Simulasi Pola Operasi Tampungan Embung Tiu Pasai Sebagai Suplai Air Baku Dan Irigasi Menggunakan Metode Algoritma Genetik

Simulasi pola operasi pada tampungan Embung Tiu Pasai merupakan suatu rancangan dalam pemecahan masalah model perencanaan dengan batasan tertentu untuk menghasilkan keputusan terbaik dalam alokasi pemberian air dari Embung. Kebutuhan air Irigasi eksisting untuk areal irigasi ± 5 ha dengan intensitas tanam 65% dan di harapkan dapat ditingkatkan menjadi 15 ha dengan intensitas tanam 100% sekaligus mengalirkan debit 20 lt/dt untuk air baku. Tujuan dari studi ini adalah untuk mengevaluasi pemberian air yang paling optimal pada masing-masing periode untuk pemenuhan kebutuhan air baku dan irigasi dengan meningkatkan areal irigasi. Metode yang digunakan adalah simulasi dengan pedoman lepasan berdasarkan tampungan dengan algoritma genetik. Metode Algoritma Genetik dioperasikan menggunakan program spreadsheet Excel dari Microsoft Office versi 2016. Metode ini dapat meniru perilaku sistem dan dapat digunakan untuk membuat suatu keputusan dari serangkaian keputusan yang terkait. Hasil simulasi berdasarkan pedoman lepasan dengan Algoritma Genetik, terjadi limpahan (spillout) dengan total volume 42,930,250 m3, terjadi reduksi volume limpahan sebelum menggunakan pedoman lepasan hasil algoritma genetik dengan total volume limpahan (spillout) sebelumnya 44,537,417 m3, mampu meningkatkan intensitas tanam menjadi 100% dengan luas areal 15 ha dan mengalirkan 20 lt/dt untuk air baku. Sehingga Alokasi Pemberian Air dari Embung lebih optimal

Mixed Approaches to Handle Limitations and Execute Mutation in the Genetic Algorithm for Truss Size, Shape and Topology Optimization

A high-performance genetic algorithm for the optimal synthesis of trusses in discrete search spaces is developed. The main feature of the proposed computational procedure is the possibility of obtaining effective solutions without the violation of any constraint. In general, a varying of cross-sectional areas of bars, coordinates of nodes and topology system is provided. A group of individuals in the population can be accepted for further consideration only if all specified limitations have been fulfilled. Penalties that significantly change an objective function are introduced for other individuals. This mechanism of handling limitations provides for correction of inaccuracies that can introduce penalty functions for satisfying the problem conditions. Both a random change to the entire set of admissible values and a random choice of values among adjacent elements in this set can be performed during the mutation stage. Standard test examples for benchmark mathematical functions and trusses show high efficiency of the considered iterative procedure in terms of solution accuracy