Article Details

PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) YANG DILENGKAPI TEKNIK NICHING DAN CLUSTERING UNTUK FUNGSI MULTIMODAL

Oleh   Lennox larwuy [20917305]
Kontributor / Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Kuntjoro Adji Sidarto;
Jenis Koleksi : S2 - Tesis
Penerbit : FMIPA - Sains Komputasi
Fakultas : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA)
Subjek :
Kata Kunci : Optimasi Multimodal, Particle Swarm Optimization, Niching, Clustering, Fungsi Benchmark
Sumber :
Staf Input/Edit : Alice Diniarti  
File : 1 file
Tanggal Input : 2020-03-10 11:00:15

Multimodal merupakan salah satu permasalahan yang dijumpai pada optimasi dimana terdapat sejumlah solusi optimum baik itu minimum maupun maksimum global dan lokal, dan salah satu permasalahan terbesar dari pengembangan metode optimasi adalah bagaimana cara melokalisir keseluruhan solusi pada fungsi-fungsi multimodal, untuk itulah dibutuhkan suatu metode yang dapat dipakai untuk menjawab permasalahan tersebut. Pada penelitian ini metode PSO dimodifikasi guna menyelesaikan permasalahan multimodal dengan cara ditambahkan dengan teknik Niching dan Clustering kemudian hasil kedua metode ini dibandingkan untuk melihat manakah yang lebih efisien. Hasil perbandingan kedua metode menunjukan bahwa dari segi efisiensi waktu, PSO dilengkapi Niching lebih unggul dibandingkan PSO dilengkapi Clustering, dari segi tingkat keakuratan, PSO dilengkapi Clustering memiliki keakuratan yang lebih baik dimana hasilnya mendekati solusi yang sebenarnya. Selain itu PSO dilengkapi Niching akan lebih efisien diterapkan untuk menyelesaikan kasus multimodal yang tidak mengandung lokal optimum tetapi terdapat banyak global optimum. Sedangkan PSO dilengkapi teknik Clustering akan jauh lebih efisien diterapkan pada kasus dimana terdapat lebih dari satu titik optimum global maupun lokal

Cari