Perpustakaan Digital ITB

Optimisasi multimodal merupakan salah satu tantangan besar dalam komputasi numerik karena algoritma konvensional cenderung hanya menemukan satu solusi optimum global dan mengabaikan solusi potensial lainnya. Penelitian ini mengembangkan sebuah algoritma yang menerapkan metode metaheuristik Optimisasi Spiral (SPO) yang dikombinasikan dengan teknik clustering dan barisan titik Sobol low-discrepancy untuk menemukan seluruh solusi secara simultan dalam satu kali eksekusi tunggal, diterapkan pada penyelesaian Sistem Persamaan Non-linear(SNE) dan Optimisasi Multimodal. Algoritma dirancang dan dibangun sebagai computational library berbasis Python yang diberi nama PySNE menggunakan paradigma Object-Oriented Programming (OOP) agar bersifat modular dan mudah dikembangkan. Modifikasi parameter multipoint check ditambahkan untuk mencegah fenomena penggabungan cluster yang keliru (over-merging) pada lanskap fungsi yang agresif. Pengujian validitas library dilakukan pada berbagai fungsi benchmark standar berdimensi rendah hingga tinggi (8-D). Hasil eksperimen numerik menunjukkan bahwa library PySNE berhasil mencapai tingkat penemuan solusi (Discovery Rate) sebesar 100% serta mampu melokalisasi seluruh solusi secara simultan dalam satu kali eksekusi tunggal, yakni seluruh akar pada penyelesaian SNE maupun seluruh titik ekstremum (puncak dan lembah) pada optimisasi multimodal, dengan akurasi yang sangat tinggi. Keberadaan library ini diharapkan dapat memfasilitasi komunitas akademisi dan praktisi dalam menyelesaikan masalah optimisasi kompleks tanpa terkendala kerumitan penulisan kode dari awal.