Algoritma Pencarian Evolusi (Evolutionary Search) di PHP: Dijelaskan dengan Contoh

Algoritma Pencarian Evolusioner adalah metode ampuh dalam pemrograman PHP, yang terinspirasi oleh proses alami evolusi. Ini adalah pendekatan optimasi berdasarkan mekanisme reproduksi dan seleksi alam untuk menemukan solusi terbaik dalam ruang pencarian.

Cara Kerja Algoritma Pencarian Evolusioner

Algoritma Pencarian Evolusi dimulai dengan menghasilkan sekumpulan "individu" awal yang mewakili solusi potensial. Ia kemudian menggunakan operator seperti persilangan dan mutasi untuk menciptakan generasi individu baru. Kesesuaian individu di setiap generasi dievaluasi menggunakan fungsi penilaian untuk menentukan kualitas solusi.

Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Pencarian Evolusioner

Keuntungan:

• Pendekatan Optimasi Alami: Algoritme ini mengambil inspirasi dari evolusi alam untuk mencari solusi terbaik.
• Perpaduan Eksplorasi dan Optimasi: Algoritma Pencarian Evolusi menggabungkan kemampuan untuk mengeksplorasi solusi baru dan mengoptimalkan solusi yang sudah ada.

Kekurangan:

• Diperlukan Pertimbangan Parameter: Agar berfungsi secara efektif, algoritme memerlukan penyetelan dan pemilihan parameter yang cermat seperti laju persilangan dan mutasi.

Contoh dan Penjelasan

Perhatikan contoh penggunaan Algoritma Pencarian Evolusioner untuk menemukan jumlah maksimum subarray yang bersebelahan dalam array integer menggunakan PHP.

function evolutionarySearch($array, $numGenerations) {  
    $populationSize = count($array);  
    $population = $array;  
  
    for($generation = 0; $generation < $numGenerations; $generation++) {  
        $population = evolvePopulation($population);  
    }  
  
    return max($population);  
}  
  
function evolvePopulation($population) {  
    // Crossover and mutation operations here  
    // Return a new population  
}  
  
$array = array(1, -2, 3, 4, -5, 6);  
$numGenerations = 50;  
  
$maxSum = evolutionarySearch($array, $numGenerations);  
echo "Maximum contiguous sum found: $maxSum";  

Dalam contoh ini, kami menggunakan Algoritma Pencarian Evolusi untuk menemukan jumlah maksimum subarray yang bersebelahan dalam array integer. Setiap individu dalam populasi awal mewakili subarray dari array. Melalui evolusi dari generasi ke generasi, kami menggunakan operasi seperti persilangan dan mutasi untuk menciptakan generasi baru dalam populasi. Hasilnya adalah jumlah maksimum yang berdekatan yang ditemukan melalui proses optimasi.

Meskipun contoh ini menunjukkan bagaimana Algoritma Pencarian Evolusi dapat digunakan untuk mengoptimalkan subarray dalam array, contoh ini juga dapat diterapkan pada masalah optimasi lainnya di PHP.