Dunia ilmu komputer dan riset operasional terus berkembang dengan menghadirkan berbagai metode pemecahan masalah yang kompleks. Salah satu pendekatan populer yang banyak digunakan adalah genetic algorithm atau yang sering disebut sebagai algoritma genetika. Metode ini bekerja dengan meniru proses seleksi alam untuk menemukan solusi berkualitas tinggi pada berbagai kasus optimasi.
Related Stories
Suka dengan Artikel Ini?
Dapatkan lebih banyak cerita menarik dengan berlangganan newsletter kami. Gratis!
Subscribe →Dalam praktiknya, algoritma ini mengandalkan sekumpulan kandidat solusi yang disebut sebagai populasi. Setiap individu di dalam populasi tersebut memiliki kromosom atau genotipe yang dapat dimodifikasi melalui operator biologis seperti seleksi, pindah silang, dan mutasi. Proses iteratif ini terus berlanjut dari satu generasi ke generasi berikutnya hingga menemukan hasil yang paling memuaskan.
"Pendekatan ini memungkinkan sistem untuk keluar dari jebakan optimal lokal yang sering menghambat metode pencarian konvensional," ujar para ahli teknologi dalam berbagai literatur komputasi.
Sejarah perkembangan metode ini sudah dimulai sejak dekade 1950-an dan 1960-an melalui berbagai riset simulasi evolusi buatan. Namun, popularitasnya mulai meroket pada tahun 1970-an berkat kontribusi besar dari John Holland yang memperkenalkan kerangka kerja formal terkait adaptasi dalam sistem alam dan buatan.