Apa yang dimaksud dengan populasi dalam algoritma genetika?

• Proses seleksi terbaik

• Sekumpulan solusi yang valid

• Kumpulan nilai fitness

• Proses mutasi acak

Proses di mana dua kromosom dipilih dan digabungkan untuk membentuk individu baru disebut...

• Mutasi

• Seleksi

• Crossover

• Elitisme

Apa fungsi dari proses mutasi dalam algoritma genetika?

• Menghapus solusi yang buruk

• Menyalin solusi terbaik

• Menjaga keberagaman populasi

• Menentukan titik crossover

Manakah dari teknik berikut yang dapat digunakan untuk meningkatkan kecepatan konvergensi dalam algoritma genetika?

• Menggunakan elitisme

• Mengurangi ukuran populasi

• Meningkatkan ukuran populasi

• Menurunkan laju mutasi

Jika seluruh populasi memiliki kromosom identik dan tidak ada mutasi, maka...

• Evolusi akan tetap optimal

• Tidak ada lagi proses seleksi

• Tidak akan ada peningkatan solusi

• Proses crossover jadi lebih efektif

Crossover biasanya diterapkan pada individu yang...

• Memiliki fitness terendah

• Terpilih melalui proses seleksi

• Telah mengalami mutasi

• Tidak mengalami seleksi

Apa tujuan utama dari proses mutasi dalam algoritma genetika?

• Mempercepat crossover

• Memastikan konvergensi lebih cepat

• Menjaga keberagaman populasi dan mencegah konvergensi prematur

• Menggandakan individu terbaik

Apa dampak dari mutation rate yang terlalu rendah?

• Keanekaragaman genetik bisa berkurang

• Populasi menjadi terlalu acak

• Algoritma berisiko mengalami premature convergence

• Mutasi tidak berpengaruh signifikan

Dalam suatu eksperimen, digunakan kromosom biner:
[1, 0, 1, 1, 0, 1]

Jika mutasi terjadi ditingkat kromosom, tuliskan kromosom baru hasil mutasinya

Dalam algoritma genetika, populasi awal biasanya dibentuk dengan cara...

• Mengambil individu terbaik dari dataset

• Menyalin individu secara manual

• Menghasilkan individu secara acak

• Mengambil kromosom dari generasi sebelumnya