Genetic Algorithm

Algoritma yang menirukan proses alami genetika dengan prinsip utama: survival of fittest. Bayangkan sebuah populasi yang terdiri dari (misal) 11 buah dengan masing-masing kode genetiknya, sebut sebagai generasi pertama. Bayangkan suatu ekosistem tempat hidup populasi dengan segala sumber daya hidup terbatas, maka batasan satu set generasi hanya cukup bagi 11 anggota dapatlah diterima. Generasi berikut antara lain diperoleh dengan suatu proses yang tidak ‘fair’, yaitu elitisme. Dalam hal ini dengan sejumlah anggota populasi langsung lolos tanpa seleksi melalui tes daya-hidupnya (fitnest). Sejumlah anggota yang tak lolos seleksi dibuang (dianggap mati) dan posisinya dalam populasi akan diganti dengan keturunan baru dengan proses berikut. Anggota-anggota yang paling fit dan elite diperkenankan melakukan ‘perkawinan’ (crossover) dengan saling tukar sebagian kode genetiknya. Kemudian, sebagian keturunan ini akan mengalami mutasi (perubahan) pada sebagian kode genetiknya. Walhasil, diperoleh generasi kedua dengan anggota: para elite, anggota paling fit, dan keturunan mereka (total tetap 11 anggota). Demikian seterusnya berlangsung dari generasi ke generasi dengan harapan para ‘juara’ muncul dengan daya-hidup yang relatif seragam dan paling tinggi. So what! … Lalu kita bisa ambil siapa saja (tanpa susah) sebagai juara. Begitulah yang terjadi pada proses pemilihan pemimpin kita, bukan? Ada para elite yang tak mau ikut seleksi (pakai KKN saja), belum penggunaan proses seleksi yang salah: ‘rakyatku sehat, buktinya orang-orang disekitarku sehat semua!’ Heh … buktinya banyak anak kurang gizi. Apalagi, ‘perkawinan’ terbatas pada kalangan elite dan sebagian yang paling kuat (fit secara politik, finansial dll) … kalangan non-elite ‘terbunuh’ pelan-pelan dan hilang dari generasi. Oh my God, kita ini khan manusia, bukan kode-kode genetik tanpa nyawa … please dong ah. Ngono yo ngono ning ojo ngono!