Algoritma Wolf Search: Solusi Baru dalam Menyelesaikan Permasalahan Optimasi Global

Eksploitasi: Fokus pada area yang menjanjikan untuk memperhalus pencarian di sekitar solusi terbaik.

Pembaruan Populasi
Setelah pergerakan dan evaluasi, populasi diperbarui dan serigala terbaik tetap dipertahankan. Proses ini berlanjut hingga mencapai batas iterasi atau ditemukan solusi optimal.

Keunggulan Algoritma Wolf Search

Beberapa keunggulan WSA dibanding algoritma optimasi lainnya seperti Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), dan Ant Colony Optimization (ACO) antara lain:

• Keseimbangan antara eksplorasi dan eksploitasi
  WSA secara alami membagi peran individu dalam kawanan, memungkinkan penyebaran pencarian secara luas tanpa mengabaikan area dengan potensi tinggi.

• Sederhana dan mudah diimplementasikan
  Struktur algoritma WSA cukup sederhana, sehingga memudahkan implementasi untuk berbagai jenis permasalahan.

• Konvergensi cepat
  Karena mengikuti pemimpin terbaik dan memperbaiki solusi secara kolektif, WSA menunjukkan konvergensi yang cepat ke solusi optimal.

• Adaptif terhadap lanskap pencarian kompleks
  Kemampuan adaptif WSA membuatnya cocok untuk permasalahan optimasi non-linier, multimodal, atau berdimensi tinggi.

• Kemampuan menghadapi jebakan lokal
  Dalam fungsi yang mengandung banyak solusi lokal, WSA mampu menghindarinya melalui strategi eksplorasi dinamis yang melibatkan pencarian acak oleh individu tertentu, seperti peran "scout".

Penerapan dalam Permasalahan Optimasi

Wolf Search Algorithm dapat diterapkan pada berbagai jenis permasalahan optimasi, seperti:

• Optimasi Fungsi Matematika
  Digunakan untuk meminimalkan atau memaksimalkan fungsi-fungsi benchmark yang kompleks dan memiliki banyak solusi lokal.

• Penjadwalan (Scheduling)
  Misalnya dalam penjadwalan produksi, penjadwalan proyek, atau pengalokasian tugas dalam sistem komputasi grid.

•