Algoritma Simulated Annealing: Pengertian, Konsep, Coding dan Aplikasinya

Pengertian Algoritma Simulated Annealing

Simulated annealing (SA) adalah salah satu algoritma optimasi yang digunakan secara luas untuk menemukan solusi mendekati optimal dalam ruang pencarian yang kompleks dan luas. Algoritma ini terinspirasi dari proses pendinginan baja. Teknik ini meniru perilaku baja yang mengalami pemanasan sampai suhu tertentu kemudian didinginkan secara perlahan. Ketika baja dipanaskan sampai suhu mendidih, atom-atom dalam baja tersebut bergerak bebas, dan semakin terbatas gerakannya ketika suhunya turun. Ketika suhunya turun, susunan atomnya akan menjadi lebih teratur dan akhirnya akan membentuk kristal dan mempunyai energi internal yang minimum.

Dalam konteks optimasi, simulated annealing menggunakan prinsip yang sama untuk mencari solusi optimal dengan menerima solusi suboptimal secara sementara demi menghindari jebakan local optimum.

Bagaimana Simulated Annealing Bekerja?

Simulated annealing memanfaatkan probabilitas dan konsep suhu yang menurun secara bertahap untuk menemukan solusi terbaik dari suatu masalah. Berikut ini adalah langkah-langkah umum dalam algoritma simulated annealing:

1. Inisialisasi: Algoritma dimulai dengan solusi awal acak dan suhu yang tinggi. Suhu di sini adalah parameter yang mengontrol seberapa sering algoritma menerima solusi yang lebih buruk dibandingkan solusi saat ini.

2. Evaluasi Solusi Baru: Pada setiap iterasi, solusi baru dihasilkan dengan mengubah solusi saat ini. Solusi ini dinilai berdasarkan fungsi objektif masalah tersebut (misalnya, jarak total dalam Traveling Salesman Problem atau jumlah pelanggaran waktu dalam masalah penjadwalan).

3. Kriteria Penerimaan Solusi:

• Jika solusi baru lebih baik dari solusi saat ini, algoritma akan menerima solusi baru.
• Jika solusi baru lebih buruk, algoritma akan menerimanya dengan probabilitas tertentu, yang ditentukan oleh suhu saat itu dan seberapa buruk solusi baru tersebut. Ini memungkinkan algoritma untuk keluar dari jebakan local optimum (solusi belum optimal).

4. Penurunan Suhu: Seiring waktu, suhu menurun secara bertahap menggunakan metode pendinginan, seperti schedule eksponensial. Pada suhu yang rendah, algoritma akan cenderung hanya menerima solusi yang lebih baik, sehingga bergerak menuju solusi optimal global.

5. Konvergensi: Proses ini berlanjut sampai suhu mencapai nilai yang sangat rendah, atau hingga algoritma memenuhi kriteria penghentian tertentu (misalnya, iterasi maksimum tercapai atau tidak ada peningkatan lebih lanjut).

Baca Juga: Algoritma Genetika pada Travelling Salesman Problem

Contoh Penerapan Simulated Annealing

1. Traveling Salesman Problem (TSP): Dalam TSP, seorang sales harus mengunjungi sejumlah kota dengan jarak tertentu dan kembali ke kota awal dengan jarak tempuh minimal. Simulated annealing membantu mencari rute optimal dengan memeriksa berbagai kombinasi rute dan memungkinkan langkah-langkah suboptimal secara sementara untuk menghindari solusi buruk.

2. Penjadwalan Produksi: Dalam dunia industri, simulated annealing dapat digunakan untuk merancang jadwal produksi yang efisien dengan meminimalkan waktu idle mesin dan memaksimalkan output.

3. Penempatan Layout Sirkuit: Dalam desain chip komputer, simulated annealing membantu meminimalkan panjang total interkoneksi antara elemen-elemen sirkuit yang diletakkan secara acak di atas wafer silikon.

Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Simulated Annealing

Kelebihan:

- Menghindari Local optimum: Salah satu kekuatan simulated annealing adalah kemampuannya untuk menerima solusi yang lebih buruk sementara, sehingga dapat keluar dari jebakan local optimum dan mendekati solusi optimal global.

- Kesederhanaan Implementasi: Algoritma ini relatif mudah diimplementasikan dan dapat diterapkan pada berbagai jenis masalah optimasi, baik yang memiliki fungsi objektif linier maupun non-linier.

Kekurangan:

- Lambat Konvergensi: Dalam beberapa kasus, simulated annealing bisa memerlukan banyak iterasi untuk mencapai solusi yang mendekati optimal, terutama jika suhu awal tinggi dan penurunan suhu terlalu lambat.

- Tidak Menjamin Solusi Optimal: Meskipun algoritma ini sering menemukan solusi yang sangat baik, simulated annealing tidak selalu menjamin solusi optimal, terutama jika pengaturan parameter seperti penurunan suhu tidak tepat.

Teknik Optimalisasi Simulated Annealing

Untuk mengoptimalkan kinerja simulated annealing, berikut beberapa teknik yang bisa digunakan:

1. Pengaturan Jadwal Suhu: Menggunakan skema penurunan suhu yang optimal, seperti pendinginan eksponensial atau logaritmik, dapat mempercepat konvergensi.
2. Penyesuaian Solusi Awal: Memulai dengan solusi awal yang mendekati optimal dapat membantu mempercepat pencarian solusi terbaik.
3. Multiple Restarts: Melakukan restart dengan solusi awal yang berbeda dapat meningkatkan peluang menemukan solusi optimal global, terutama dalam masalah yang sangat besar.

Coding Algoritma Simulated Annealing pada Matlab

Algoritma simulated annealing dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah travelling salesman problem. Berikut ini pembahasan video mengenai coding simulated annealing untuk kasus travelling salesman problem yang diimpementasikan pada software matlab. 

Kesimpulan

Simulated annealing adalah algoritma yang tangguh dan serbaguna untuk masalah optimasi kompleks. Dengan menggabungkan pendekatan probabilistik dan teknik penurunan suhu bertahap, algoritma ini memungkinkan pencarian solusi optimal di ruang pencarian yang besar dan penuh jebakan local optimum. Meskipun tidak selalu menjamin solusi optimal, simulated annealing sering memberikan hasil yang sangat baik dalam berbagai aplikasi industri dan akademik.