Latihan BAB 4

 1. Terdapat suatu sistem pengenalan pol dengan jumlah fitur sama dengan 64. Dengan menggunakan algoritma genetika, buatlah representasi individu dan fungsi fitnes dari permasalahan seleksi fitur unutk pengenalan pola tersebut.

Permasalahan seleksi fitur dengan total fitur adalah 64:

a. Representasi Individu untuk algoritma genetika adalah:

String binnerdengan ukuran 64 digit, di mana bit "1" menyatakan fitur tersebut digunakan, dan bit "0" menyatakan fitur tersebut tidak digunakan untuk fitur pada proses pengenalan pola.

Misalkan terdapat contoh individu berikut ini:

1 1 0 1 0 0 0 0 ... 0
0 1 2 3 4 5 6 7 ... 63

Individu pada digit ke-1 dan digit ke-3 adalah satu, sedangkan digit yang lain bernilai nol. Hal ini berarti fitur ke-1 dan fitur ke-3 saja yang akan digunakan untuk proses pengenalan pola. Sehingga dari 64 fitur yang ada, hanya ada dua fitur yang dipilih, dan digunakan untuk proses pengenalan pola.

 b. Fungsi fitnes untuk permasalahan ini adalah tingkat akurasi dari pengenalan pola iut sendiri. Misalkan individu yang dihasilkan pada proses inisialisasi adalah inidvidu pada jawaban (a), maka fungsi fitnes adalah tingkat akurasi jika hanya fitur ke-1 dan fitur ke-3 saja yang digunakan untuk proses pengenalan

2. Berikut ini adalah peta labirin yang menunjukan posisi awal dari suatu acotr dan posisi akhir yang harus dituju (kotak berwarna putih adalah kotak yang dapat dilewati, sedangkan kotak berwarna abu-abu adalah kotak yang tidak boleh dilewati atau wall). Aktor hanya diperbolehkan bergerak ke atas, ke bawah, ke kanan, dan ke kiri saja.


Dengan menggunakan algoritma genetika, tentukan beberapa hal berikut ini:

  • Representasi individu
  • Fungsi fitnes
  • Individu yang dihasilkan pada akhir dari generasai pertama, jika jumlah individu pada tiap generasi adalah tempat

Permasalahan: Pencarian rute terpendek dalam suatu labirin Peta labirin:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

BAB 3 FUZZY

Image
Fuzzy merupakan salah satu pendekatan dari K ecerdasan Komputasional untuk mengolah uncertainty information dan pengambilan kesimpulan dengan menggunakan bahasa natural. Bahasa Natural ini digunakan untuk merepresentasikan domain permasalah, aturan, ataupun domain solusi, sebagai pengganti angaka. Misalkan suhu sangat panas, kecepatan mobil kurang cepat, nilai mahasiswa yang rendah, dan lain-lain. Sehingga dengan representasi ini, maka fuzy dapat menghasilkan human reasoning.  Fuzzy untuk reasorning atau pengambilan keputusan akan  dijelaskan pada subbab berikut, yang didahului dengan pembahasan Himpunan Fuzzy, Logika Fuzzy, dan proses reasorning atau inferencing itu sendiri. 3.1 Himpunan Fuzzy Crisp Set merupakan suatu himpunan di mana elemenya hanya memiliki dua kemungkinan saja yaitu apakah elemen tersebut merupkan anggota dari suatu himpunan atau tidak, atau sering juga dikenal dengan logika Boolean yaitu yang memiliki kemungkinan nilai 0 dan 1 saja, atau true dan false. ...
Read more

Latihan BAB 3

Image
 1. Jika Terdapat fungsi keanggotaan dari suatu himpunan A yang terlihat seperti gambar di bawah ini, maka tentukan nilai derajat keanggotaan dari 0,x = 60, x=70, x= 90, dan 10. jawab : Berdasarkan fungis keanggotaan trapezium yang terdapat pada gambar di atas Persamaan (3,9), maka )) = 0 ;))=0; ))=0.25; ))=0.75; ua (110)=1 2. Terdapat suatu sistem penggajian sales dari perusahaan distributor. Gaji sales akan mengalami peningkatan dengan dua syarat yaitu rajin masuk kantor (jumlah absen tiap bulan minimal), dan total penjualan yang dihasilkan pada tiap bulan. Buatlah code untuk sistem penggajian ini dengan menggunakan sistem inferensi fuzzy mamdani, berdasarkan beberapa kriteria berikut ini: variable kehadiran (jumlah absen dalam tiap bulan, di mana satu bulan = 20 hari kerja) yang memiliki tiga buah himpunan fuzzy, yaitu rajin, sedang, dan malas. Variable jumlah Penjualan yang memiliki dua buah himpunan fuzzy, yaitu sedikit dan banyak. Terdapat tiga jenis output kenaikan gaji, yai...
Read more