Optimasi Parameter dalam Machine Learning
WSA dapat digunakan untuk tuning parameter model, seperti memilih arsitektur optimal dalam jaringan saraf tiruan atau parameter SVM.
Rute dan Jalur Optimal
Dalam konteks logistik, transportasi, dan routing jaringan, WSA dapat mencari rute paling efisien berdasarkan berbagai kriteria.
Perancangan Sistem Teknik
Contohnya dalam optimasi struktur jembatan, sistem energi terbarukan, atau pemodelan jaringan distribusi listrik.
***
Wolf Search Algorithm merupakan salah satu inovasi menarik dalam dunia algoritma metaheuristik. Dengan mengadopsi perilaku sosial serigala, WSA menawarkan solusi baru yang efektif untuk berbagai permasalahan optimasi global. Keunggulannya dalam hal adaptivitas, efisiensi, dan kesederhanaan menjadikannya alternatif yang patut dipertimbangkan oleh peneliti dan praktisi di berbagai bidang.
Potensi WSA tidak hanya terbatas pada fungsi matematis, tetapi juga sangat aplikatif dalam bidang teknik, bisnis, dan sistem cerdas. Kombinasi antara prinsip biologis dan teknik komputasi menjadikan WSA sebagai simbol harmonisasi antara alam dan teknologi dalam menyelesaikan masalah kompleks.
Di masa depan, pengembangan lanjutan seperti hybridisasi dengan algoritma lain, penyesuaian untuk kasus real-time, serta integrasi dengan teknologi AI dan big data dapat memperluas cakupan dan kekuatan WSA dalam dunia rekayasa modern.
Refrensi
Liu, H., Huang, D., Gao, L., & Wang, H. (2014). Wolf search algorithm for solving optima. Journal of Uncertain Systems, 8(3), 190--203.
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
