Hibridisasi Fireworks Algorithm (FWA) dan Grey Wolf Optimizer (GWO)

Siregar, Claudia Inggrit (2019) Hibridisasi Fireworks Algorithm (FWA) dan Grey Wolf Optimizer (GWO). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Fireworks Algorithm (FWA) merupakan algoritma metaheuristik yang meniru ledakan kembang api. FWA memiliki kekurangan pada salah satu operatornya dan strategi seleksi yang perlu menghitung jarak antar individu sehingga membuat waktu komputasi yang semakin lama. Grey Wolf Optimizer (GWO) adalah algoritma metaheuristik yang terinspirasi dari hierarki kepemimpinan dan perilaku berburu serigala abu-abu. GWO unggul dalam menyelesaikan fungsi unimodal dan multimodal dengan waktu komputasi yang dibutuhkan lebih singkat. Skripsi ini membahas hibridisasi baru untuk menggabungkan dua algoritma metaheuristik, yaitu Hibridisasi Fireworks Algorithm dan Grey Wolf Optimizer (Hibrid FWA-GWO). Hibrid FWA-GWO bertujuan untuk memperbaiki kekurangan yang dimiliki oleh FWA dan mempertahankan keunggulan dari kedua algoritma. Oleh karena itu, hibrid FWA-GWO menggunakan inisialisasi dan ledakan amplitudo yang digunakan pada FWA, untuk GWO akan digunakan hierarki kepemimpinan dari serigala dan penentuan lokasi selanjutnya agar mendapatkan nilai optimum. Hibrid FWA-GWO diterapkan pada software MATLAB R2014b dengan menggunakan enam fungsi tes dan dianalisis berdasarkan rata-rata nilai minimum, standar deviasi dari nilai minimum, nilai terbaik, dan rata-rata waktu komputasi yang dibandingkan dengan FWA dan GWO. Hasil yang diperoleh dari 30 kali percobaan menunjukkan bahwa hibrid FWA-GWO dapat menemukan nilai yang lebih baik dari segi rata-rata nilai minimum, nilai terbaik, dan standar deviasi dari nilai minimum dibandingkan FWA dan GWO dalam menyelesaikan fungsi unimodal dan fungsi multimodal berdimensi tinggi. Namun, waktu komputasi yang dibutuhkan lebih lama dibandingkan GWO.

English Abstract

Fireworks Algorithm (FWA) is a metaheuristic algorithm that imitates the explosion algorithm. FWA has a weakness in one of the operators and the selection strategy, the distances between individuals need to be calculated. Hence, the computational time is much higher. Grey Wolf Optimizer (GWO) is a metaheuristic algorithm that mimics the leadership hierarchy and hunting mechanism of grey wolf. GWO excels in completing unimodal and multimodal functions with the shorter computational time required. The main aim of this paper is to present a new hybridization for combining two metaheuristics algorithm, namely the Hybridization of Fireworks Algorithm and Grey Wolf Optimizer (Hybrid FWA-GWO). Hybrid FWA-GWO aims to enhance the weakness of FWA and maintain the excellences of both algorithms. Therefore, hybrid FWA-GWO uses initialization explosion amplitude of FWA and for the GWO, it uses the leadership hierarchy and the next location of population. The main features taken from FWA and GWO will be combined into a hybrid FWA-GWO to get the optimal value. Hybrid FWA-GWO is applied to MATLAB R2014b using six test functions and the results will be compared with FWA and GWO. The results to be compared are average minimum value, standard deviation of the minimum value, the best value, and average computational time. The results obtained from 30 trials show that the hybrid FWA-GWO can find the best value compared to FWA and GWO in completing unimodal functions and high dimensional multimodal functions despite the longer computational time required compared to GWO.

Other obstract

-

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	SKR/MIPA/2019/453/052001608
Uncontrolled Keywords:	hibridisasi Fireworks Algorithm dan Grey Wolf Optimizer, hibridisasi, optimasi. Hybridization of Fireworks Algorithm and Grey Wolf Optimizer, hybridization, optimization.
Subjects:	500 Natural sciences and mathematics > 518 Numerical analysis > 518.1 Algorithms
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User:	Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited:	05 Aug 2020 08:04
Last Modified:	29 May 2023 04:20
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/179357

Text CLAUDIA INGGRIT SIREGAR.pdf Download (2MB)

Actions (login required)

View Item