Evolutionary & swarm algorithmsAlgoritma evolusioner & swarm
Each tab is a different mechanism — breeding, cooling, swarming, or trail-laying — applied to a concrete problem. Tune the parameters on the left of each and watch the population, particle, walker, or colony behave differently.
Tiap tab adalah mekanisme berbeda — berkembang biak, mendingin, bergerombol, atau meninggalkan jejak — diterapkan pada masalah konkret. Setel parameter di kiri masing-masing dan lihat populasi, partikel, pengembara, atau koloni berperilaku berbeda.
A population of random letter-strings breeds and mutates toward a target phrase. Fitness is simply how many letters are already in the right place — no one is "trying" to spell the word, improvement just falls out of selection plus random variation.
Populasi string huruf acak berkembang biak dan bermutasi menuju frasa target. Fitness sekadar berapa huruf yang sudah berada di tempat benar — tak ada yang "berusaha" mengeja katanya, perbaikan hanya muncul dari seleksi plus variasi acak.
Each individual is a bitstring — one bit per item, 1 meaning "pack it." Total weight over capacity scores zero, so the population first has to find valid packings before it can improve them. An exact solver checks how close the GA gets to the true optimum.
Tiap individu adalah bitstring — satu bit per barang, 1 berarti "kemas." Berat total melebihi kapasitas bernilai nol, jadi populasi harus menemukan kemasan valid dulu sebelum bisa memperbaikinya. Solver eksak memeriksa seberapa dekat GA ke optimum sejati.
Particles fly over a 2D landscape, each pulled toward its own best-ever spot and the swarm's best-ever spot. No individual particle is smart — the pull toward shared information is what makes the group converge.
Partikel terbang di atas lanskap 2D, masing-masing ditarik ke titik terbaiknya sendiri dan titik terbaik seantero gerombolan. Tak ada partikel yang pintar sendiri — tarikan menuju informasi bersama itulah yang membuat kelompok konvergen.
A single solution takes random steps. Early on, with a high "temperature," it will accept moves that make things worse, letting it escape bad valleys. As it cools, it only accepts improvements — settling wherever it happens to be.
Satu solusi mengambil langkah acak. Di awal, dengan "suhu" tinggi, ia mau menerima langkah yang memperburuk keadaan, membuatnya bisa kabur dari lembah buruk. Saat mendingin, ia hanya menerima perbaikan — mengendap di mana pun ia kebetulan berada.
Ants build tours between cities, preferring paths with more pheromone. Every ant deposits pheromone along its route; trails evaporate over time, so busy, well-used shortcuts get reinforced while rarely-used ones fade.
Semut membangun tur antar-kota, lebih memilih jalur dengan feromon lebih banyak. Tiap semut menaruh feromon di sepanjang rutenya; jejak menguap seiring waktu, jadi jalan pintas yang ramai dipakai makin dikuatkan sementara yang jarang dipakai memudar.