14
diformulasikan dalam
terminologi
genetika.
Algoritma
genetika
ini
merupakan
simulasi
proses evolusi Darwin dan operasi genetika atas kromosom.
2.1.4
Soft Computing
Soft
computing adalah
koleksi
dari
beberapa
metodologi
yang
bertujuan
untuk
mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidakpastian, ketidaktepatan, dan
kebenaran
parsial
untuk
dapat
diselesaikan
dengan
mudah,
robustness,
dan
biaya
penyelesaiannya
murah. Definisi ini pertama kali diungkapkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1992.
Soft
computing merupakan
inovasi
baru dalam
membangun sistem
cerdas. Sistem
cerdas
ini
merupakan sistem
yang
memiliki
keahlian
seperti
manusia
pada
domain
tertentu,
mampu
beradaptasi dan
belajar
agar
dapat
bekerja
lebih
baik
jika
terjadi
perubahan lingkungan. Unsur-unsur pokok dalam Soft Computing, adalah :
1.
Sistem Fuzzy (mengakomodasi ketidaktepatan).
2.
Jaringan Syaraf (menggunakan pembelajaran).
3.
Probabilistic Reasoning (mengakomodasi ketidakpastian).
4.
Evolutionary Computing (optimasi).
Keempat
unsur
tersebut
bukan
merupakan pesaing
antara
satu
dengan
yang
lain,
namun
diantaranya
bisa
saling
melengkapi,
biasanya
unsur-unsur
pokok
tersebut
akan
digunakan
secara
sinergis
ketimbang
dikerjakan
secara
sendiri-sendiri. Selain
itu
Soft
Computing memiliki beberapa karakteristik, antara lain :
1.
Soft Computing memerlukan keahlian
manusia, apabila direpresentasikan
dalam bentuk aturan (IF – THEN).
2.
Model komputasinya diilhami oleh proses biologi.
 |