Perbedaan yang menonjol antara algoritme genetika dan algoritme tradisional adalah algoritme genetika adalah jenis algoritme yang didasarkan pada prinsip genetika dan seleksi alam untuk menyelesaikan masalah optimasi sedangkan algoritme tradisional adalah prosedur langkah demi langkah yang harus diikuti untuk menyelesaikannya. suatu masalah yang diberikan.
Prosedur adalah urutan instruksi yang terbatas, di mana masing-masing dapat dilakukan dalam jumlah waktu yang terbatas. Algoritma adalah prosedur langkah demi langkah untuk memecahkan masalah. Ada algoritma untuk menyelesaikan setiap tugas. Algoritma sangat membantu ketika memecahkan masalah yang kompleks. Algoritma umum juga dikenal sebagai algoritma tradisional. Algoritma genetika adalah jenis algoritma khusus yang terutama digunakan di bidang-bidang seperti kecerdasan buatan.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Algoritma Genetika – Definisi, Fungsi 2. Apa itu Algoritma Tradisional – Definisi, Fungsi 3. Apa Perbedaan Antara Algoritma Genetika dan Algoritma Tradisional – Perbandingan Perbedaan Kunci
Istilah Utama
Algoritma, Algoritma Genetika, Machine Learning, Search, Sort, Divide and Conquer, Algoritma Tradisional
Yang perlu anda ketahui tentang Algoritma Genetika
Algoritma genetika adalah istilah untuk jenis algoritma yang didasarkan pada Genetika dan Seleksi Alam. Hal ini mirip dengan proses spesies yang dapat beradaptasi dengan perubahan yang terjadi di lingkungan dan mampu bertahan hidup. Dengan kata lain, ini didasarkan pada evolusi biologis.
Selanjutnya, algoritma ini terus memodifikasi populasi solusi individu. Pada setiap langkah, ia memilih individu secara acak dari populasi saat ini sebagai orang tua dan menciptakan anak-anak untuk generasi berikutnya. Pergi dari generasi ke generasi membantu dalam menemukan solusi yang optimal.
Algoritma Generik terutama menggunakan tiga jenis aturan pada setiap langkah untuk membuat generasi berikutnya menggunakan populasi saat ini.
Aturan seleksi – Ini memilih individu (orang tua) yang berkontribusi pada populasi generasi berikutnya.
Aturan Crossover – Ini menggabungkan dua orang tua untuk menghasilkan anak untuk generasi berikutnya.
Aturan mutasi – Ini menerapkan perubahan pada orang tua individu untuk membuat anak.
Algoritma genetika membantu untuk menemukan solusi optimal atau solusi mendekati optimal untuk suatu masalah. Ini menghindari waktu yang biasa diperlukan untuk memecahkan masalah tertentu. Selain itu, ini terutama digunakan di bidang-bidang seperti penelitian dan pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah pengoptimalan.
Yang perlu anda ketahui tentang Algoritma Tradisional?
Algoritma Tradisional adalah istilah untuk algoritma umum yang kita gunakan untuk memecahkan masalah. Ini adalah prosedur metodis untuk memecahkan masalah yang diberikan. Ada beberapa algoritma untuk memecahkan masalah. Maka dari itu, penting untuk menganalisis masing-masing dan menemukan waktu, ruang, dll. yang diperlukan untuk memilih algoritma terbaik untuk menyelesaikan masalah.
Algoritma tradisional harus jelas. Ini harus memiliki 0 atau lebih jumlah input yang terdefinisi dengan baik dan 1 atau lebih output yang terdefinisi dengan baik. Ia juga harus mampu menemukan solusi dengan sumber daya yang tersedia. Selanjutnya, ia harus menyelesaikan tugas setelah beberapa langkah yang terbatas.
Berikut ini adalah beberapa algoritma tradisional yang umum.
Pencarian – Algoritma ini membantu untuk mencari item tertentu dalam struktur data. ( Pencarian linier , Pencarian biner )
Sortir – Algoritme ini membantu mengurutkan sekumpulan unsur dalam urutan tertentu. ( Sortir gelembung, Sortir pilihan , Sortir penyisipan)
Memecah dan menaklukkan – Ini adalah istilah untuk membagi masalah besar menjadi submasalah kecil dan memecahkan submasalah untuk menemukan solusi dari masalah asli.
Perbedaan Antara Algoritma Genetika dan Algoritma Tradisional
Definisi
Algoritma genetika adalah algoritma untuk memecahkan masalah optimasi yang dibatasi dan tidak dibatasi yang didasarkan pada Genetika dan Seleksi Alam, sedangkan algoritma tradisional adalah spesifikasi yang jelas yang mendefinisikan bagaimana memecahkan masalah. Jadi, inilah Perbedaan yang menonjol antara algoritma genetika dan algoritma tradisional.
Penggunaan
Penggunaan spesifik dari setiap algoritma merupakan perbedaan penting antara algoritma genetika dan algoritma tradisional. Itu adalah; algoritma genetika membantu menemukan solusi optimal untuk masalah sulit sementara algoritma tradisional menyediakan prosedur metodis langkah demi langkah untuk memecahkan masalah.
Kompleksitas
Perbedaan lain antara algoritma genetika dan algoritma tradisional adalah algoritma genetika lebih maju daripada algoritma tradisional.
Aplikasi
Algoritma Genetika digunakan dalam bidang-bidang seperti penelitian, Pembelajaran Mesin dan, Kecerdasan Buatan. Algoritma tradisional digunakan di bidang-bidang seperti Pemrograman, Matematika, dll. Maka dari itu, ini juga merupakan perbedaan penting antara algoritma genetika dan algoritma tradisional.
Kata terakhir
Selain algoritme tradisional, ada jenis algoritme khusus yang disebut algoritme genetika. Perbedaan yang menonjol antara algoritma genetika dan algoritma tradisional adalah algoritma genetika adalah jenis algoritma yang didasarkan pada prinsip genetika dan seleksi alam untuk memecahkan masalah optimasi sedangkan algoritma tradisional adalah prosedur langkah demi langkah yang harus diikuti, untuk memecahkan masalah. diberikan masalah. Pencarian, pengurutan algoritma dll adalah algoritma tradisional sedangkan algoritma genetika lebih kompleks dan digunakan di berbagai bidang seperti kecerdasan buatan dan penelitian.
Sumber bacaan:
- “Pilih Situs Web.” Apa Itu Algoritma Genetika? – MATLAB & Simulink, Tersedia di sini . 2. “Algoritma.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 18 Maret 2019, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
- “Alur Euclid” Oleh Somepics – Karya sendiri (CC BY-SA 4.0) melalui Commons Wikimedia
