Belajar Algoritma genetika Untuk Penjadwalan - Contoh Program + Source Code

Belajar Algoritma genetika Untuk Penjadwalan - Contoh Program

Belajar Algoritma genetika Untuk Penjadwalan - Contoh Program

+ Source Code

+ Source Code

..

11 11 Like Like Like Like

M

M

etode dan

etode dan

Algori

Algori

tma

tma

||

Bel

Bel

aj

aj

ar

ar

Algori

Algori

tma

tma

gene

gene

tika

tika

U

U

ntuk

ntuk

Pe

Pe

nja

nja

dwa

dwa

la

la

n

n

-

-

Contoh

Contoh

Progra

Progra

m

m

+ Source Code

+ Source Code

 .

 . An

Anda

da bisa

bisa m

melak

elakuk

ukan

an konsu

konsultasi

ltasi tentan

tentang

g

Bela

Belajar Algoritm

jar Algoritm a

a

genetika Untuk Penjadwalan - Contoh Program + Source Code

genetika Untuk Penjadwalan - Contoh Program + Source Code melalui form di samping

 melalui form di samping

kanan !!!

kanan !!!

iklan wordp

iklan wordp

ress s

ress sekseh

ekseh

skateline

skateline

facebook

facebook

 Al

 Algoritma

goritma genetika

genetika adalah

adalah suatu

suatu m

metode

etode pencaharian

pencaharian ((

search

search

) acak yang didasarkan atas

) acak yang didasarkan atas

prin

prinsip

sip evolu

evolusi

si yang

yang terj

terjadi

adi di

di alam

alam,

, ind

individu

ividu-ind

-individu y

ividu y ang

ang m

mam

ampu

pu berad

beradaptasi

aptasi den

dengan

gan

lingkungan dimana ia berada akan tetap hidup sedangkan yang tidak beradaptasi akan mati

lingkungan dimana ia berada akan tetap hidup sedangkan yang tidak beradaptasi akan mati

(Manong

(Manongga, 20

ga, 2005).

05). Alg

Algoritma genetika pertama

oritma genetika pertama kali diperkenalk

kali diperkenalkan oleh J

an oleh J ohn Holl

ohn Holland dari

and dari

Un

Universita

iversitas Michigan, Amerika Serikat dan

s Michigan, Amerika Serikat dan term

termasuk sa

asuk salah satu metode t

lah satu metode t erbaru dalam bid

erbaru dalam bidang

ang

kecerdasan buatan (Holland, 1975). Algoritma genetika banyak dipakai pada aplikasi bisnis,

kecerdasan buatan (Holland, 1975). Algoritma genetika banyak dipakai pada aplikasi bisnis,

“

sehingga keturunan yang dihasilkan dapat mempunyai kelebihan bahkan tidak memiliki

kekurangan dari orangtuanya. Setia p makhluk hidup akan mengalami seleksi alam, sehingga

makhluk hidup yang mempunyai kemampuan untuk beradaptasi dengan lingkungan sekitarnya

dapat bertahan sampai generasi selanjutnya. Semakin bagus atau sesuaifitness

dari sebuah

solusi maka solusi tersebut mempunyai peluang besar untuk dipilih. Proses ini dilakukan

berulang sampai kondisi tertentu dipenuhi.

Berikut ini adalah langkah-langkah algorima genetika: (Juniawati, 2003)

Inisialisasi populasi awal secara acak.

1.

Evaluasi nilai

fitness

pada setiap kromosom dalam populasi.

2.

Kerjakan langkah-langkah berikut ini:

Seleksi populasi tersebut untuk mendapatkan kromosom terbaik.

1.

Lakukan

crossover 

 pada kromosom yang terpilih.

2.

Lakukan mutasi pada kromosom yang terpilih.

3.

Lakukan evaluasi

fitness setiap kromosom.

4.

Bentuk populasi yang baru dengan mempertahankan kromosom terbaik untuk

setiap generasinya.

5.

3.

Langkah dua diulang sampai mencapai generasi maksimal atau telah menemukan

4.

© 2010 JASA PEMBUATAN TESIS SKRIPSI TA INFORMATIKA - All Rights Reserved | submit

Konsultan Bimbingan Tesis Skripsi TA Inform atika

Jasa tugas akhir , skripsi , tesis teknik informatika no 1 di Indonesia . Sejak 2006 membantu lebih dari 250

mahasiswa S1 / S2 IT di seluruh Indonesia.

Paket yang kami tawarkan :

1. Pencarian judul

2. Pembuatan proposal

3. Pembuatan buku / laporan

4. Pembuatan sofware / program

5. Pembetulan / Penambahan program yang sudah ada

6. Convert language / Technology

7. dll

Language :

 C#, vb, .net, java, php, AS3, c++ , lingo, etc

Global project :

Mobile Application (MPhone, P DA, BlackBerry, Android, etc)

GIS Mobile Application (Global GIS, OpenStreetMap, GoogleMap etc)

Computer Games Application (FPS, RPG, 3D, RT S, TBS, etc)

 Artificial Intellegence (AI, Recognition, Fuzzy, Neural, etc)

Decision Support System (DSS, Cognition, Conjoint, Forecasting)

3D computer graphics (Voxel,modeling, pipeline, motion, geometry)

Geographic Information Sistem (Mapping, Cartography, Geoinformatics)

Image & Data Prossesing (Wavelet, Quantization, Steganography)

 Audio Video Processing (Criptography, Watermark, Recognition)

SMS Based Application (MBanking, Alert, Control, Survey)

Web Based Application (Ecommerce, Biositemap, Rich Media)

Mobile Expert System (Business Agent, Facilitatio, DSS, AI)

Global Expert System App (Decision theory, Critical thinking)

 Algorythm Implementation (Genetic, Ant, Fuzzi, Backpropagation, etc)

 Alg ori tm a:

Tsp, Semut, Warshall, Genetika, Sorting, id3, Rsa, Tribewala, AHP, Fuzzy, Wavelet, VEA , hash, Stream

Cipher, DSS, Block Cipher, Markov Model, ROI, RC4, ElGamal, Least Significant Bit Modification, Time

Base Modulation, Spread Spectrum, Quantum Neural Newtwork , Partitioned Iterated Function System,

Shamir Secret Sharing Advanced, ECDSA, Mesh Warping, Agglomerative Clustering, Hidden Markov

Model, Propagasi Balik, RUP, Vizing, Huffman Statis, Newton-Raphson, Pias, BWT, Blind Signature,

Fuzzy C-Means, Counterpropagation Network, Heuristic, Hibrid, GOST, LOKI, Blowfish, Forward

Channing, Native Bayes, dll

More Info + Contact

http://www.project-graduate.com

Email: project_graduate@yahoo.com

sms only : 08562549338

google | gooping | a uto-ping | pingler | websub| pingomatic | Pi ngService |

Terdapat empat komponen utama dalam algoritma genetika yaitu sebagai ber

2005)

Suatu populasi individu. Se tiap individu dalam populasi merupakan kandidat solusi dari

fungsi optimasi yang dicari.

1.

Suatu proses seleksi yang berfungsi menyeleksi individu-individu berdasarkan nilai

optimasi (fitness) mereka untuk reproduksi.

2.

Beberapa operator genetika yang berfungsi mengubah struktur internal individu untuk

menghasilkan individu-individu baru.

3.

Suatu proses pergantian (

replacement) yang mengganti individu-individu yang

mempunyai

fitness yang buruk dengan individu-individu baru yang mempunyai

fitness

 yang lebih baik.

4.

Keuntungan dari algoritma genetik adalah sifat metode pencariannya yang lebih optimal,

tanpa terlalu memperbesar ruang pencarian, dan tanpa kehilangan kesempurnaan

(completeness) s ehingga dapat dengan mudah diimplementasikan kesuatu permasalahan.

Selain itu teknik ini juga mampu mencari sebuah solusi yang baik dari banyak solusi yang

mungkin, lebih daripada membatasi pencarian pada domain yang sempit dimana hasil yang

diperoleh kurang memuaskan. Algoritma genetik mencoba untuk memberikan pencarian

cerdas sebuah pemecahan dari pemecahan-pemecahan yang mungkin dan berjumlah hampir 

tak terbatas[Wibowo dalam Widiyantoro, 2003].

2.1

Fungsi

Fitness

Fungsi

fitness

digunakan untuk proses evaluasi kromosom agar memperoleh kromosom yang

diinginkan. Fungsi ini membedakan kualitas dari kromosom untuk mengetahui seberapa baik

kromosom yang dihasilkan. Nilai

fitness

ditentukan oleh nilai

penalty.

Penalty

tersebut

menunjukkan jumlah pelanggaran kendala pada suatu kromosom. Semakin tinggi nilai

fitness

akan semakin besar kemungkinan kromosom tersebut terpilih ke generasi berikutnya. Jadi

nilai

penalty

berbanding terbalik dengan nilai

fitness, semakin kecil nilai

penalty

(jumlah

pelanggaran) semakin besar nilai

fitnessnya.

Seleksi

Setiap kromosom yang terdapat dalam populasi akan melalui proses seleksi untuk dipilih

menjadi orangtua. Sesuai dengan teori evolusi Darwin maka kromosom yang baik akan

 Ada beberapa metode seleksi (Juniawati, 2003), ya itu:

Steady-

State

Selection

. Pemikiran utama dari metode seleksi ini

kromosom dari generasi lama tetap bertahan atau berada digene

 Algoritma genetika menerapkan pemikiran tersebut dengan cara, didalam setiap

generasi sejumlah kromosom yang mempunyai nilai

fitness

tinggi dipilih untuk diproses

untuk menghasilkan keturunan yang baru sedangkan kromosom dengan nilai

fitness

rendah dibuang.

1.

Elitism

. Pembentukan populasi baru dengan

crossover

dan mutasi ada kemungkinan

kromosom yang paling baik hilang. Oleh karena itu metode ini sebagai tahap awal

memasukkan kromosom dengan nilai

fitness

yang paling baik atau beberapa kromosom

dengan nilai fitnes yang tinggi atau cukup tinggi dari generasi yang lama kedalam

generasi yang baru, kemudian sisa kromosom dalam generasi yang baru diperoleh

dengan cara reproduksi biasa.

2.

Roulette Wheel Selection

. Kromosom dipilih berdasarkan nilai

fitness

, semakin besar 

nilai

fitness

maka kromosom tersebut mempunyai peluang untuk dipilih beberapa kali.

3.

Operator-Operator Algoritma Genetika

Operator genetika dipergunakan untuk mengkombinasi (modifikasi) individu dalam aliran

populasi guna mencetak individu pada generasi berikutnya. Ada dua operator genetika yaitu

crossover

dan

mutation

(Juniawati, 2003).

Crossover 

Operator persilangan merupakan operasi yang bekerja untuk menggabungan dua kromosom

orangtua (

parent

) menjadi kromosom baru (

offspring

). Tidak semua kromosom mengalami

persilangan. Jumlah kromosom dalam populasi yang mengalami persilangan ditentukan oleh

paramater yang disebut dengan

crossover rate

(probabilitas persilangan) .

Jenis operator persilangan yaitu:

One point crossover 

Sebuah titik

crossover

dipilih, selanjutnya string biner mulai dari awal kromosom sampai

dengan titik tersebut disalin dari salah satu orangtua ke keturunannya, kemudian sisa bit

keturunan disalin dari orangtua yang kedua. Contoh:

11001011 + 11011111

=

11001111.

Two point crossover 

1.

Dua titik

crossover

dipilih, selanjutnya string biner mulai dari awal kromosom sampai dengan

titik

crossover

pertama disalin dari salah satu orangtua ke keturunannya kemudian mulai dari

titik

crossover

pertama sampai dengan titik kedua disalin dari o rangtua kedua. Sisanya disalin

dari orangtua pertama. Contoh:

11001011

+ 11011111 =

11011111.

Mutasi

Setelah

crossover

dilakukan, proses reproduksi dilanjutkan dengan mutasi. Hal ini dilakukan

untuk menghindari solusi-solusi dalam populasi mempunyai nilai lokal optimum. Mutasi adalah

proses mengubah gen dari keturunan secara random. Untuk pengkodean biner maka mutasi

mengubah bit 0 menjadi bit 1 dan bit 1 menjadi bit 0. Conto h: 1

1001001 ? 10001001

Parameter-Parameter Algoritma Genetika

Pengoperasian algoritma genetika dibutuhkan empat parameter (Juniawati, 2 003) yaitu:

Probabilitas Persilangan (

Probability Crossover 

) yang menunjukkan kemungkinan

crossover

terjadi antara dua kromosom. Jika tidak terjadi

crossover

maka

keturunannya akan s ama persis dengan kromosom orangtua, tetapi tidak berarti

generasi yang baru akan sama persis dengan generasi yang lama. Jika probabilitas

crossover

100% maka semua keturunannya dihasilkan dari

crossover 

.

Crossover 

dilakukan dengan harapan bahwa kromosom yang baru akan lebih baik.

1.

Probabilitas Mutasi (

Probability Mutation

) yang menunjukkan kemungkinan mutasi

terjadi pada gen-gen yang menyusun sebuah kromosom. J ika tidak terjadi mutasi maka

keturunan yang dihasilkan setelah

crossover

tidak berubah. Jika terjadi mutasi bagian

kromosom akan berubah. Jika probabilitasnya 100 %, semua kromosom dimutasi. Jika

probabilitasnya 0%, t idak ada yang mengalami mutasi.

2.

Jumlah Individu yang menunjukkan jumlah kromosom yang terdapat dalam populasi

(dalam satu generasi). Jika hanya sedikit kromosom dalam populasi maka algoritma

genetika akan mempunyai sedikit variasi kemungkinan untuk melakukan

crossover 

antara orangtua karena hanya sebagian kecil dari

search space

yang dipakai.

3.

Jumlah Populasi yang menentukan jumlah populasi at au banyaknya generasi yang

dihasilkan, digunakan sebagai batas a khir proses seleksi, persilangan, dan mutasi.

4.

skateline

CONTOH SOURCE CODE

Kode ini dapat digunakan / ditambahkan dalam aplikasi apapun dengan hanya menambahkan

kelas yang ada ke dalam kode sumber Anda. Proses lainnya telah diimplementasikan dalam

format yang mudah untuk dimengerti dan tepat sesuai dengan fleksibilitas program yang anda

butuhkan.

Download Contoh Program + Source Code Artikel di Atas

Click here

skateline

iklan wordpress sekseh

contoh proposal tesis, judul tesis teknik informatika, biro jasa tesis informatika, Block, ciphers, 3-Way, Blowfish, CAST, CMEA, DES,

Triple-DES, DEAL, FEAL, GOST, [PDF]

OPTIMASI P ENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR …

sutanto.staff.uns.ac.id/files/2009/02/article-algogenetic.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

[PDF]

 APLIKASI ALGORITMA GENETIK UNTUK OPTIMASI PENJADWALAN

sutanto.staff.uns.ac.id/files/2008/09/makalahif2251-2008-023.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Ce

Kata kunci: penjadwalan, optimasi, algoritma genetik. 1. PENDAHULUAN …

Tampilkan hasil lainnya dari uns.ac.id

Majalah Ilmiah Unikom

 jurnal.unikom.ac.id/Tim Robot Unikom Peraih Medali Emas Kontes Robot Internasional The th Annual Robogames SAN MATEO USA

Peraih Medali Emas Kontes Robot …

[HELP]Penjadwalan Menggunakan Algoritma Genetika – Kaskus – The …

www.kaskus.us/showthread.php?p=454877107

9 pesan – 6 penulis – Pos terakhir: 4 Agu

ane masih lagi belajar tentang Algoritma Genetika, mau ane terapin untuk penjadwalan pada bimbingan belajar, ane pakai PHP …

 Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan–kikifirmansyah

www.scribd.com/…/Algoritma-Genetika-Untuk-Optimasi-Penjadwala…13 Jan 2011 – Kata kunci : algoritma genetika, penjadwalan, optimasi

… Penjadwalan kegiatan belajar mengajar dalam suatu instansi pendidikan adalah hal …

[PDF]

MODEL PENJADWALAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEKOLAH …

digilib.its.ac.id/…/ITS-Master-14692-1208201017-Presentation.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

Mengajar Dengan Algoritma Genetika;. Ivan Nugraha (2008) tentang ; Aplikasi. Algoritma Genetika Untuk penjadwalan. Kegiatan

Belajar Mengajar; …

[PDF]

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG Jadwal mata …

eprints.undip.ac.id/ 5197/1/BAB_I_%26_BAB_II.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

oleh M Andi Wibowo – 2009

proses belajar mengajar di Program studi Matematika FMIPA UNDIP. Sering terjadinya …. Menjelaskan tentang penjadwalan mata kuliah,

typecat.com/…/penjadwalan-belajar-mengajar-algoritma-genet ika.ht…1. JUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR

MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan …

 Algoritma genetika . | PDF Search Engine

www.searchinpdf.com/pdf/algoritma-gene tika-.html1. JUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR

 ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan …

 Algoritma Genetika Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Doc – DOCPDF

www.docpdf.info/…/algoritma+genetika+optimasi+penjadwalan+kegi…DOC PDF files of algoritma genetika optimasi penjadwalan kegiatan

belajar doc at DocPDF.info 0. Download DOC PDF Files of algoritma genetika optimasi …

 APLIKASI ALGORITMA GENETIK UNTUK OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR

www.inf ogigi. com/APLIKASI-AL GORITMA-G ENETIK-UNTUK-…Inil ah ebook mengena i APLIKASI ALGORIT MA GENETIK UNTUK OPTIMASI

PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR di InfoGigi.com. Silahkan kunjungi halaman ini untuk ebook …

DUNIA BELAJAR ALGORITMA GENETIKA

zawa.blogsome.com/?s=dunia+belajar+algoritma+genetika1 Sep 2008 – dunia belajar algoritma genetika, Blog info judul skripsi/tug as

akhir … Aplikasi Penjadwalan Pengajaran Menggunakan Algoritma Genetika …

SELAMAT DATANG DI BLOG ROBERT – Contoh Proposal

buser45.multiply.com/journal/item/6/Contoh_Proposal – Filipina20 Feb 2010 – Kendala apa saja yang muncul dalam pelaksanaan optimasi

penjadwalan belajar mengajar dengan algoritma genetika pada kegiatan KBM ? …

Listing Program Algoritma Genetik Optimasi Penjadwalan Kegiatan …

www.freeskripsi.com/…/listing-program-algoritma-genetik-op timasi-…Result for: listing prog ram algoritma genetik op timasi penjadwalan

kegiatan belajar mengajar. Recent Search. daftar ukm eksport jakarta# · proposal pengadaan …

Belajar dasar algoritma genetika

ebookkuliah.com/pdf/belajar-dasar- algoritma-genetika.htmlJUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN

 ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan …

[PDF]

algoritma genetika untuk penjadwalan

repository.tp.ac.id/pdf/16/…/algoritma-genetika-untuk-penjadwalan.p…Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

Untuk Mengoptimalkan Proses Belajar. MENCINTAI LINGKUNGAN,. Click Here. 28 Agu 2010 penjadwalan. Mengadopsi algoritma genetik

BAB 1 PENDAHULUAN

digilib.its.ac.id/public/ITS-Master-14692-1208201017-Chapter1.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan

Novandri Widiastuty dkk (2008) tentang “Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar. Dengan Algoritm i

penjadwalan kegiatan …

 Algoritma enetika optimasi jadwal … – kelompok 5 elektro reguler… o ye

elreg-05.blogspot.com/2010/…/algoritma-enetika-optimasi-jadwal.ht…13 Jan 2010 – Penjadwalan kegiatan belajar mengajar dalam suatu

kampus adalah hal … Algoritma genetik merupakan pendekatan komputasional untuk …

 Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Kuliah ( Studi …

eprints.undip.ac.id/19757/oleh MA Wibowo – 2010

9 Agu 2010 – Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Mata Kuliah ( Studi … belajar mengajar di universitas sangat ditentukan oleh

 jadwal mata …

 Algoritma Genetika Penjadwalan | pusatpanduan.com

pusatpanduan.com/pdf/alg oritma+genetika+penjadwalan.html1. JUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR

DENGAN ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan …

BELAJAR ALGORITMA: EBooks Online, Documents, PDF …

www.freetechebooks.com/ebook-2011/belajar-alg oritma.html1. JUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR

DENGAN ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan …

 Aplikasi Algoritma Genetik Untuk Optimasi Penjadwalan Kegiatan …

www.docpdf.info/…/ap likasi+algoritma+genetik+untuk+optimasi+…Kumpulan file DOC PDF aplikasi algoritma genetik unt uk optimasi

penjadwalan kegiatan belajar mengajar dari berbagai sumber. Contoh & Makalah file DOC …

penjadwalan – Document Search Engine – Rapid4search.com

docs.rapid4search.com/penjadwalan/page1/enDescription: 12 Algoritma-algoritma Penjadwalan Algoritma-algoritma Penjadwalan …

KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK. 2. …

[PDF]

Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Genetika …

repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/…/G04GMP_abstract.pdf?…1Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat

(SIAP). Penulis …

Pdf Jurnal-tentang-algoritma-genetika-penjadwalan-kegiatan …

typecat.com/…/jurnal-tentang-algoritma-genetika-penjadwalan-kegiat…Pdf Jurnal Tentang Algoritma Genetika l i Belajar. Your Ad Here · Home · Forum · Terms of Use · Copyright · Privacy · Contact Us …

PDF Document for OPTIMASI-PENJADWALAN-KEGIATAN-BELAJAR-MENGAJAR …

pdf.kq5.org/O PTIMASI-PENJADWALAN-KEGIATAN-BELAJAR-…JUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan kegiatan belajar mengajar dalam suatu …

Program Algoritma Random | Cari Skripsi.info

www.cariskripsi.info/skripsi/program-algoritma-random.html1. JUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN  ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan …

 Algoritma Genetika Untuk Penjadwalan – KawYearBook.Org

www.kawyearbook.org/…/algoritma+genetika+untuk+penjadwalan.ht…JUDUL OPTIMASI PENJADWALAN KEGIATAN BELAJAR MENGAJAR DENGAN ALGORITMA GENETIK. 2. LATAR BELAKANG MASALAH Penjadwalan kegiatan belajar mengajar dalam suatu …

Pdf Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan …

www.bahankuliah.info/…/a plikasi-algoritma-genetika-untuk-optimasi…Artikel selengkapnya mengenai Pdf Aplikasi Algoritma Genetika Untuk Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar di BahanKuliah.info. Klik untuk baca …

algoritma genetika penjadwalan – PDF Free

www.downloadpdfdoc.com/…/algoritma-genetika-penjadwalan-.pdfdescription: 1 . judul optimasi penjadwalan kegiatan belajar mengajar  dengan algoritma genetik. 2. latar belakang masalah penjadwalan … …surabaya, solo, surakarta, jogja, yogyakarta

Belajar Algoritma genetika Untuk Penjadwalan - Contoh Program + Source Code

 ActionScript AS3 ASP.NET AJAX C / C++ C# Clipper COBO L ColdFusion DataFlex Delphi Emacs

Lisp Fortran FoxPro Java J2ME JavaScript JScript Lingo M ATLAB Perl PHP PostScript Python

SQL VBScript Visual Basic 6.0 Visual Basic .NET Flash MySQL Oracle Android

Related Post :

-Posting

Lebih

Baru

Posting

Lama

semua, jangan lupa untuk mengunjungi lagi melalui link

Belajar Algoritma genetika Untuk

Penjadwalan - Contoh Program + Source Code

.

di 09.20

-{ 0 k o m e n t a r . . . V i e w s A l l / S e n d C o m m e n t ! }

P o s k a n K o m e n t a r  

Beranda

Label