Ardany, Mochammad Zidan (2023) Penyelesaian Permasalahan Optimasi Global dengan Algoritma Grey Wolf Optimizer Termodifikasi. Undergraduate thesis, UNDIP.

	Text Pendahuluan_Mochammad Zidan Ardany - Zidan Ardany.pdf Download (323kB)
	Text Isi_Mochammad Zidan Ardany - Zidan Ardany.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka_Mochammad Zidan Ardany - Zidan Ardany.pdf Download (76kB)

Abstract

"Grey Wolf Optimizer (GWO) standar adalah algoritma metaheuristik berbasis
kelompok yang efektif berdasarkan hierarki kepemimpinan dan perilaku berburu
serigala abu-abu. Namun, dalam beberapa keadaan, mekanisme ini dapat
menyebabkan konvergensi prematur dan kurangnya diversitas dalam ruang
pencarian, sehingga algoritma terjebak pada solusi optimal lokal. Untuk mengatasi
masalah ini, penulis melakukan modifikasi algoritma GWO standar dengan
menggabungkan algoritma GWO termodifikasi berdasarkan random walk dan
strategi pencarian dimensional learning-based hunting (DLH). Random walk
diterapkan untuk memperbarui posisi serigala pemimpin sehingga meningkatkan
kemampuan eksplorasi serigala pemimpin di ruang pencarian dan memberi
kemampuan untuk keluar dari optimal lokal. Strategi pencarian DLH ditambahkan
untuk menjaga diversitas kelompok. Kemudian, dilakukan dua tahap pengujian
pada fungsi-fungsi pengujian untuk algoritma optimasi global. Tahap pertama
adalah pembandingan performa antara GWO termodifikasi dengan GWO standar
dan tahap kedua adalah pembandingan antara berbagai varian GWO termodifikasi
yang panjang langkah random walk-nya mengikuti distribusi Levy, Gaussian, dan
Cauchy. Hasil tahap pertama menunjukkan bahwa GWO termodifikasi memiliki
performa yang lebih baik daripada GWO standar. Sementara itu, hasil tahap kedua
menunjukkan bahwa GWO termodifikasi berdasarkan distribusi Levy memiliki
performa yang lebih baik di antara varian GWO termodifikasi lainnya."

Actions (login required)

View Item