Permasalahan optimasi merupakan salah satu tantangan utama dalam berbagai bidang ilmu komputer, teknik, ekonomi, dan ilmu terapan lainnya. Mencari solusi optimal dari suatu permasalahan, terutama yang memiliki banyak variabel dan ruang pencarian luas, membutuhkan pendekatan yang efisien dan adaptif. Dalam dekade terakhir, berbagai algoritma metaheuristik telah dikembangkan untuk mengatasi keterbatasan metode optimasi konvensional. Salah satu algoritma terbaru yang menawarkan pendekatan inspiratif dan efektif adalah Wolf Search Algorithm (WSA).
WSA merupakan algoritma pencarian solusi berbasis populasi yang meniru perilaku berburu dan sosial kawanan serigala (wolf pack). Dalam artikel ini, kita akan membahas konsep dasar, mekanisme kerja, keunggulan, serta penerapan WSA dalam menyelesaikan permasalahan optimasi global.
Konsep Dasar Wolf Search Algorithm
Wolf Search Algorithm dikembangkan berdasarkan observasi terhadap perilaku sosial dan pola berburu serigala di alam liar. Dalam suatu kawanan, serigala bekerja secara kolektif dan terstruktur, dengan peran-peran tertentu seperti pemimpin (alpha), pengintai (scout), dan anggota biasa. Peran-peran ini mencerminkan tingkat pengaruh dan strategi masing-masing individu dalam menemukan dan mengejar mangsa---yang dalam konteks komputasi, disamakan dengan pencarian solusi optimal.
WSA mengambil prinsip dasar tersebut dan menerapkannya dalam bentuk algoritma pencarian, di mana solusi sementara dalam ruang pencarian berperan sebagai "serigala" yang berinteraksi, mengeksplorasi, dan mengeksploitasi lingkungan pencarian secara dinamis.
Mekanisme Kerja Algoritma WSA
WSA terdiri dari beberapa tahapan utama:
Inisialisasi Populasi
Algoritma dimulai dengan membentuk populasi awal yang terdiri dari sejumlah individu (serigala) yang masing-masing mewakili solusi acak dari permasalahan yang sedang dioptimasi.Evaluasi Fitness
Setiap individu dievaluasi menggunakan fungsi tujuan (fitness function) untuk mengetahui seberapa baik solusi tersebut.-
Peran Pemimpin (Alpha Wolf)
Serigala dengan nilai fitness terbaik akan berperan sebagai pemimpin (alpha) yang memandu arah pencarian solusi. Alpha mempengaruhi pergerakan individu lainnya untuk mendekati solusi yang lebih baik. Eksplorasi dan Eksploitasi
Serigala melakukan pergerakan dalam ruang pencarian berdasarkan dua fase utama:
