DETAIL BUKU
  • Algoritma genetika : metode komputasi evolusioner untuk menyelesaikan masalah optimasi

    Algoritma genetika : metode komputasi evolusioner untuk menyelesaikan masalah optimasi

    • Zainudin Zukhri
    • ANDI
    • 2014
    • 978-979-29-2165-6
    Sinopsis

    Buku ini dimaksudkan untuk digunakan sebagai referensi bagi mahasiswa tingkat akhir jurusan teknik informatika, ilmu komputer, teknik industri, teknik elektro atau bidang ilmu lainnya yang menekuni masalah optimasi khususnya dengan pendekatan kecerdasaan buatan. Buku ini juga bisa dijadikan sebagai acuan para peneliti atau mahasiswa pascasarjana yang tertarik untuk mengembangkan algoritma genetika, sebagai salah satu fondasi metode komputasi evolusioner. Buku ini dilengkapi dengan contoh implementasi algoritma genetika dalam bahasa pemrograman C + + yang dimaksudkan untuk member template program bagi para pembaca yang bermaksud ingin mempelajari atau mengembangkan algoritma genetika dalam bahasa pemrograman, kaskus pemrograman (IDE) juga disertakan yang termasuk dalam kategori open source, yaitu Codeblacks sehingga memungkinkan untuk digunakan dan disebarluaskan secara bebas. Buku ini tersusun dalam 6 (enam) bab, yaitu pengantar optimasi, dasar-dasar algoritma genetika, aplikasi sederhana algoritma genetika, algoritma genetika untuk optimasi dengan kendala aplikasi algoritma genetika dalam berbagai bidang dan implementasi algoritma genetika dalam bahasa C + +. Bagian pengantar optimasi dimaksudkan sebagai pengantar bagi pembaca untuk memahami konsep masalah optimasi secara umum, pembagian masalah optimasi dan berbagai metode konvensional yang biasa digunakan. Di samping itu, pada bagian ini juga dibahas alas an pentingnya algoritma genetika sebagai metode alternatif bagi penyelesaian masalah optimasi. Setelah diantarkan untuk memahami kosep optimasi, pembaca mulai diperkenalkan dengan algoritma genetika. Dari mana algoritma ini dikembangkan sampai rincian langkah-langkah dalam algoritma ini dibahas dalam bagian kedua. Setiap langkah dijelaskan secara rinci, termasuk berbagai metode yang sudah dikembangkan oleh para penulis. Bagian berikutnya adalah aplikasi sederhana algoritma gnetika. Bagian ini bukan dimaksudkan sebagai penerapan algoritma genetika secara praktis, tetapi sekedar mengenalkan kepada pembaca bagaimana implementasi setiap langkah dari algoritma.

    Kata Kunci
    Tersedia di Perpustakaan Kampus:
    • Bogor A, Purwokerto, Cengkareng, BSD
    Silahkan Login untuk dapat Melakukan Peminjaman Online
Kode Buku : 202185
Kode Klasifikasi : 004.0151
Judul Buku : Algoritma genetika : metode komputasi evolusioner untuk menyelesaikan masalah optimasi
Edisi : 1
Penulis : Zainudin Zukhri
Penerbit : ANDI
Bahasa : Indonesia
Tahun : 2014
ISBN : 978-979-29-2165-6
Tajuk Subjek : Algoritma,Komputer
Deskripsi : x, 246 hlm. ; 23cm
Eksemplar : 7
Stok : 7
Petugas : Ria Indriani, S.Hum
Buku ini dimaksudkan untuk digunakan sebagai referensi bagi mahasiswa tingkat akhir jurusan teknik informatika, ilmu komputer, teknik industri, teknik elektro atau bidang ilmu lainnya yang menekuni masalah optimasi khususnya dengan pendekatan kecerdasaan buatan. Buku ini juga bisa dijadikan sebagai acuan para peneliti atau mahasiswa pascasarjana yang tertarik untuk mengembangkan algoritma genetika, sebagai salah satu fondasi metode komputasi evolusioner. Buku ini dilengkapi dengan contoh implementasi algoritma genetika dalam bahasa pemrograman C + + yang dimaksudkan untuk member template program bagi para pembaca yang bermaksud ingin mempelajari atau mengembangkan algoritma genetika dalam bahasa pemrograman, kaskus pemrograman (IDE) juga disertakan yang termasuk dalam kategori open source, yaitu Codeblacks sehingga memungkinkan untuk digunakan dan disebarluaskan secara bebas. Buku ini tersusun dalam 6 (enam) bab, yaitu pengantar optimasi, dasar-dasar algoritma genetika, aplikasi sederhana algoritma genetika, algoritma genetika untuk optimasi dengan kendala aplikasi algoritma genetika dalam berbagai bidang dan implementasi algoritma genetika dalam bahasa C + +. Bagian pengantar optimasi dimaksudkan sebagai pengantar bagi pembaca untuk memahami konsep masalah optimasi secara umum, pembagian masalah optimasi dan berbagai metode konvensional yang biasa digunakan. Di samping itu, pada bagian ini juga dibahas alas an pentingnya algoritma genetika sebagai metode alternatif bagi penyelesaian masalah optimasi. Setelah diantarkan untuk memahami kosep optimasi, pembaca mulai diperkenalkan dengan algoritma genetika. Dari mana algoritma ini dikembangkan sampai rincian langkah-langkah dalam algoritma ini dibahas dalam bagian kedua. Setiap langkah dijelaskan secara rinci, termasuk berbagai metode yang sudah dikembangkan oleh para penulis. Bagian berikutnya adalah aplikasi sederhana algoritma gnetika. Bagian ini bukan dimaksudkan sebagai penerapan algoritma genetika secara praktis, tetapi sekedar mengenalkan kepada pembaca bagaimana implementasi setiap langkah dari algoritma.
Terkait Subjek Buku yang sama