| Abstrak |
Invensi ini berupa algoritma optimasi stokastik (metaheuristik) baru di bidang kecerdasan kolektif (swarm intelligence), yang berperan penting dalam ilmu komputer, rekayasa, teknik, industri, dan manufaktur, untuk menyelesaikan berbagai masalah optimasi berskala kecil maupun besar hingga ribuan dimensi (variabel). Komodo Mlipir Algorithm (KMA) dalam invensi ini terinspirasi oleh dua fenomena, yaitu: perilaku kadal raksasa Komodo (yang hidup di Pulau Komodo serta rangkaian pulau lain di provinsi Nusa Tenggara Timur, Indonesia) dan gaya berjalan orang Jawa yang disebut mlipir. Evaluasi terhadap dua 23 fungsi acuan (benchmark) klasik, yang umum digunakan dalam pengujian performa algoritma optimasi, menunjukkan bahwa KMA mampu menjamin pencapaian optimum global dengan cepat untuk 15 dari 23 (65,22 ) fungsi, yang jauh lebih tinggi dibanding dua algoritma metaheuristik yang canggih saat ini (state-of-the-art): Equilibrium Optimizer (EO) yang hanya memberikan jaminan 34,78 dan Atom Search Optimization (ASO) yang hanya 21,74 . Selain itu, KMA juga memberikan skalabilitas tinggi untuk mengoptimasi fungsi berdimensi 1000 dengan jaminan mencapai optimum global untuk 7 dari 13 (53,85 ) fungsi sedangkan EO hanya memberikan jaminan 15,38 dan ASO tidak memberikan jaminan sama sekali (0 ). |
