Bagi kalangan orang tertentu yang menjadikan optimasi sebagai sebuah ‘tool’ untuk menyelesaikan permasalahan ,mungkin ini bisa menjadi ‘angin segar’ buat mereka, ya.. berdasarkan dari berbagai referensi yang saya baca (terpaksa karena tuntutan TA) pada tahun 1995, Russel Eberhart dan James kennedy mempresentasikan metode optimasi temuannya karena terinspirasi oleh tingkah laku dari sekelompok burung atau ikan (bird or fish flocking) yang kemudian dikenal dengan nama Partice Swarm Optimization (PSO)

PSO ini merupakan metode optimasi stokastik berdasarkan pada konsep populasi (sekumpulan burung,ikan,lebah, dll) yang bisa digunaan untuk menyelesaikan permasalahan non linier dan memiliki berbagai keunggulan yaitu lebih cepatnya mencapai konvergensi bila dibandingkan dengan metode heuristik yang lain.PSO diinisialisasi dengan sebuah populasi dari solusi-solusi acak dan mencari solusi yang paling optimal dengan membaharui anggota populasi (namanya aja population base concept , he3x…)

Analoginya seperti ini :

Jalan yang paling efektif adalah dengan mengikuti burung yang posisinya paling dekat dengan makanan.

yup, itulah jalan algoritma dari Particle Swarm optimization ini ,bisa dibayangkan kan  klo sebenernya, didalam dunia ini masih banyak misteri alam yang Tuhan berikan kepada hamba-hambanya dan harus kita gali lebih dalam …dalam…dan dalam lagi agar kita bersyukur kepada-Nya

 Setiap solusi acak pada permasalahan populasi ini disebut sebagai ‘particle’ dimana :

Setiap particle tersebut bergerak dalam suatu ruang masalah.

Satu particle memiliki nilai terbaiknya yang telah dicapai yang disebut dengan pbest (position best)

Nilai terbaik yang dicapai dalam populasi disebut sebagai gbest (global best) 

Particle memiliki velocity yang akan mengubah arah dari particle pada setiap iterasinya

Algoritma PSO yang mendasar memiliki persamaan velocity :

   vi( t+1 ) = vi( t ) + C1i * R1i * ( pi-xi( t ) ) + R2i * C2i * ( G-xi( t ) )

dan posisi:

           xi( t+1 ) = xi( t ) + vi( t+1 )

dimana :

 i = index particle

 t = iterasi

 v = velocity dari particle ke-i

 x = posisi dari particle ke-i

 p = posisi terbaik dari partikel ke-i (pbest)

 G = posisi terbaik dari swarm (gbest, terbaik dari semua particle)

 C1,2 = Learning rates

 R1,2 = bilangan acak dengan interval [0,1]

Semoga bermanfaat

I’ll see you soon………………

Banyak yang bilang kalo lebih baik kita menuliskan postingan yang “berguna” daripada kita menulis postingan sampah yang isinya hanya kegiatan kmu sehari-hari atau masalah kehidupan fuckin love mu (ini menurut saran dari beberapa teman2 gw) , tapi sebenarnya ada yang tahu nggak sebenarnya tujuan bikin blog itu apa ??apakah hanya sekedar ikutan teman , mengikuti trend , ato pengen jadi terkenal, atau justru ingin memberikan sesuatu yang bermanfaat kepada orang lain ????

saya yakin semua orang punya tujuan sendiri yang berbeda,bagaimana dengan anda ???

best regards

-fusionist-

Bener-bener gila !!!

H-1 sebelum deadline pengumpulan proposal TA , aku malah dengan santainya ngutak-atik blog yang baru aku bikin ini.Ya ga tau lagi lah mesti gimana , mungkin ada benernya kata mbah marijan klo udah desperate kita ga bakal bisa fokus sama apa yang lagi kita kerjakan (kapan mbah marijan pernah ngomong gitu yak ???)

Sorry , untuk saat ini blog ini masih berisi ungkapan hati orang yang lagi kebingungan aja , beda dengan blog2 laennya yang isinya masalah kuliah , tutorial2 , ato apalah (yang jelas ini bisa bikin aku tambah gila !!!). Tapi apa lagi yang bisa kulakukan di saat ‘desparate’ seperti ini (ya ngepost comment lah….). Go….blog , go…blog , go…blog

best regards

-fusionist-