Penurunan Persamaan Penalty untuk Optimasi Fungsi dengan Metode Algoritma Genetik

Wulandari, Syintia (2025) Penurunan Persamaan Penalty untuk Optimasi Fungsi dengan Metode Algoritma Genetik. S1 thesis, Universitas Andalas.

[img] Text (Cover dan Abstrak)
Abstrak.pdf - Published Version

Download (337kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
BAB 1 Pendahuluan.pdf - Published Version

Download (277kB)
[img] Text (Bab 5 Penutup)
BAB 5 Penutup.pdf - Published Version

Download (251kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (236kB)
[img] Text (Skripsi Full Text)
Skripsi Fulltext.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penentuan nilai optimal fungsi dengan constraint, sering ditemukan dalam aplikasi teknik. Solusi analitik sering kali susah dilakukan untuk fungsi dengan banyak variabel bebas, fungsi yang tidak kontinu dan fungsi yang mempunyai constrain. Fungsi dengan constraint dapat dijadikan sebagai fungsi tanpa constraint dengan menggabung fungsi tersebut dengan fungsi objektif menggunakan sebuah fungsi penalty. Pada penelitian ini sebuah fungsi penalty untuk optimasi dengan genetik algoritma diturunkan. Akurasi dan konvergensi solusi pada pencarian nilai optimal fungsi diuji dengan menulis sendiri fungsi coding C++ untuk metode algoritma genetik. Coding tersebut digunakan untuk mencari nilai optimal dari persamaan Rosenbrock dengan dua buah constraint. Ketelitian fungsi penalty ini dibandingkan dengan dua fungsi yang banyak digunakan saat ini. Didapatkan fungsi yang diturunkan mempunyai akurasi yang lebih baik.

Item Type: Thesis (S1)
Supervisors: Prof. Adek Tasri, Ph.D
Uncontrolled Keywords: algoritma genetik; fungsi penalty; C++; constraint; Rosenbrock
Subjects: T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Mesin
Depositing User: s1 teknik mesin
Date Deposited: 08 Aug 2025 08:39
Last Modified: 08 Aug 2025 08:39
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/502140

Actions (login required)

View Item View Item