Penggunaan algoritma genetika rupanya juga bisa diterapkan di perusahaan. Lebih tepatnya dalam optimasi penjadwalan produksi. Dengan demikian, perusahaan bisa tetap produksi sebagaimana mestinya.
Melalui penggunaan program tersebut, kegiatan operasional perusahaan jadi terasa lebih lancar. Maka dari itu, pastikan kenali secara lebih mendetail.
Mengenal Penggunaan Algoritma Genetika
Seiring kemajuan teknologi yang semakin pesat saat ini, inovasi memang kian melimpah. Adapun salah satu bentuk inovasi yang lahir tersebut ialah algoritma genetika.
Lantas apa itu algoritma genetika? Pada dasarnya, istilah tersebut merupakan teknik untuk mendapatkan solusi terbaik dari suatu permasalahan yang sebenarnya memiliki banyak pemecahan.
Alih-alih bingung memilih solusi yang mana, lebih baik memanfaatkan teknik ini. Dengan begitu, bisa lebih hemat waktu maupun tenaga untuk mengetahui solusinya saat ingin menyelesaikan masalah.
Hal inilah yang membuat algoritma genetika diterapkan dalam berbagai bidang. Bahkan juga ada dalam optimasi penjadwalan produksi di perusahaan.
Optimasi Penjadwalan Produksi dengan Algoritma Genetika
Perusahaan memang bisa coba penggunaan algoritma genetika untuk menunjang berbagai kegiatan operasionalnya, termasuk penjadwalan produksi. Hal ini karena penggunaan teknologi tersebut memungkinkan penjadwalan produksi yang perusahaan lakukan bisa lebih optimal.
Tak mengherankan karena metode ini mampu menyelesaikan masalah penjadwalan produksi di perusahaan yang kompleks. Jumlah job dan sumber dayanya juga banyak.
Apabila mengelolanya secara manual, sudah pasti menghabiskan banyak waktu, tenaga dan biaya. Lain halnya jika menggunakan algoritma genetika yang pastinya terasa lebih praktis karena jadwal produksi berjalan secara otomatis.
Penggunaan algoritma genetika mampu menampilkan jadwal berdasarkan hari maupun jam produksi. Dengan demikian, perusahaan bisa tetap produksi secara tepat waktu.
Prosedur Algoritma Genetika
Apabila ingin optimasi penjadwalan produksi di perusahaan dengan penggunaan algoritma genetika, maka perlu cermati prosedur di bawah ini.
Inisialisasi
Prosedur atau langkah awal yang perlu dilakukan ialah inisialisasi. Inisialisasi ini sangatlah penting setelah mengetahui jumlah job yang diproses oleh mesin hingga waktu pemrosesan.
Perhitungan Nilai Fitness
Sesudah inisialisasi, perlu perhitungan nilai fitness. Perhitungan ini melibatkan tiap kromosom sesuai dengan jumlah populasi awal.
Seleksi
Selanjutnya ialah seleksi. Di prosedur ini perlu memilih setidaknya 10 kromosom terbaik dari perhitungan nilai fitness tadi.
Crossover
Prosedur penggunaan algoritma genetika berikutnya ialah merekapitulasi kromosom hasil seleksi dan melakukan crossover. Crossover merupakan pertukaran gen yang ada di kedua kromosom parent, lalu menghasilkan kromosom child.
Mutasi
Selanjutnya ada mutasi. Dalam mutasi ini, mengubah gen parent sehingga membentuk offspring.
Pemilihan Individu Terbaik
Dari mutasi, bisa lanjut ke pengambilan keputusan kapan akan menghentikan proses iterasi. Biasanya hal tersebut tergantung penentuan N iterasi.
Jika iterasi ke T sesuai N iterasi, maka prosesnya berhenti. Baru setelah itu, bisa memilih individu terbaik.
Keuntungan Menggunakan Algoritma Genetika untuk Otomatisasi Penjadwalan Produksi
Dengan prosedur tadi, perusahaan bisa mendapatkan banyak keuntungan berkat penggunaan algoritma genetika untuk penjadwalan produksi secara otomatis. Berikut keuntungan tersebut.
Tidak Membutuhkan Matematis Kompleks
Salah satu keuntungannya yaitu algoritma genetika ini tak membutuhkan matematis yang kompleks tentang masalah optimasi. Hal inilah yang membuat perusahaan bisa memanfaatkannya secara mudah.
Menyediakan Banyak Fleksibilitas
Algoritma genetika ini juga mampu menyediakan banyak fleksibilitas. Nantinya hal tersebut bisa digabungkan dengan heuristik.
Penggabungan ini tergantung dari domain. Karena hal itu, langkah ini mampu membuat implementasi secara efisien terkait masalah khusus.
Efektivitas Pencarian Global
Dengan memanfaatkan algoritma genetika, maka operator evolusi bisa merasa lebih mudah dan nyaman untuk melakukan pencarian global. Hal inilah yang membuat pencarian global terasa lebih efektif.
Algoritma Genetika vs Simulated Annealing
Ketika berbicara mengenai penggunaan algoritma genetika, sebenarnya bisa kita bandingkan dengan simulated annealing. Hal ini karena simulated annealing juga jadi andalan untuk optimasi penjadwalan.
Akan tetapi, keduanya tentu memiliki kelebihan masing-masing. Karena hal itu, bisa jadi pertimbangan bagi perusahaan untuk menggunakannya.
Apabila ingin melakukan optimasi penjadwalan yang memiliki masalah kompleks, bisa memilih algoritma genetika saja. Hal ini karena algoritma genetika memiliki ruang pencarian yang begitu luas.
Berbeda jika perusahaan ingin menerapkan teknik pencarian secara acak, maka bisa memanfaatkan simulated annealing. Saat menggunakannya memang mampu melakukan pencarian acak secara fleksibel dan akurat.
Tak bisa kita pungkiri bahwa penggunaan algoritma genetika menguntungkan perusahaan dalam optimasi penjadwalan produksi. Maka dari itu, perusahaan tidak boleh ragu untuk menggunakan teknologi ini demi kelancaran bisnis.
