OPTIMISASI FUNGSI RASTRIGIN MENGGUNAKAN FLOWER POLLINATION ALGORITHM

(OPTIMIZATION OF RASTRIGIN FUNCTION USING FLOWER POLLINATION ALGORITHM)

Abstract

ABSTRACT. The Rastrigin function is a multimodal function. It is difficult to find a global minimum of the function because it has many local minimums. Therefore, we need an effective and efficient algorithm to find a solution to the global minimum of the function without being trapped by the local minimum. The flower pollination algorithm is a metaheuristic algorithm, it is expected to be capable of solving multimodal function optimization problems. In this study flower pollination algorithm is used to find the global minimum of the Rastrigin function of two variables with MATLAB. The Rastrigin function of two variables is used as objective function for the flower pollination algorithm. The parameters are divided into three configurations based on the difference amount of pollen gamets, the probability switch, and the search domain, with two different iterations 300 and 1500. The best results is obtained for each configuration is running for 10 times. The best results from the flower pollination algorithm are obtained from the first configuration and 1500 iterations.
Keywords : local minimum, global minimum, Rastrigin function, flower pollination algorithm.

ABSTRAK. Fungsi Rastrigin merupakan fungsi multimodal yang memiliki banyak minimum lokal yang menyebabkan sulitnya mencari nilai minimum globalnya. Oleh karena itu diperlukan algoritma yang efektif dan efisien untuk mencari solusi nilai minimum global fungsi Rastrigin tanpa terjebak oleh minimum lokal. Flower pollination algorithm merupakan algoritma pencarian metaheuristik yang diharapkan mampu untuk menyelesaikan permasalahan optimisasi fungsi multimodal. Dalam penelitian ini flower pollination algorithm digunakan untuk mencari nilai minimum global dari fungsi Rastrigin dua variabel dengan bantuan software MATLAB. Fungsi Rastrigin dua variabel digunakan sebagai fungsi uji pada flower pollination algorithm. Parameter yang digunakan dibagi menjadi tiga konfigurasi, setiap konfigurasi didasarkan pada perbedaan jumlah serbuk sari, probability switch, dan domain pencarian, dengan dua jumlah iterasi berbeda, yaitu 300 dan 1500. Hasil terbaik diperoleh dari setiap konfigurasi pada masing-masing iterasi dengan 10 kali running. Hasil terbaik dari flower pollination algorithm didapat dari konfigurasi pertama dan jumlah iterasi 1500.
Kata kunci : minimum lokal, minimum global, fungsi Rastrigin, flower pollination algorithm.