ALGORITMA IMPROVED ANT COLONY OPTIMIZATION (IACO) UNTUK MENYELESAIKAN VEHICLE ROUTING PROBLEM

Muhammad Harun Ar Rosyid, 080810651 (2012) ALGORITMA IMPROVED ANT COLONY OPTIMIZATION (IACO) UNTUK MENYELESAIKAN VEHICLE ROUTING PROBLEM. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text
MPM 70 - 12 Ros a.pdf

Download (1MB) | Preview
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan salah satu masalah transportasi yang dapat digambarkan sebagai sekumpulan kendaraan yang memulai dan mengakhiri perjalanannya untuk melayani sejumlah customer pada pusat fasilitas yang dinamakan depot, dengan setiap customer mempunyai demand atau permintaan dan setiap kendaraan memiliki kapasitas kendaraan yang sama dan total jarak tempuh maksimum kendaraan. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menentukan rute yang optimal untuk sejumlah kendaraan sebagai solusi dari permasalahan vehicle routing problem dengan menggunakan algoritma Improved Ant Colony Optimization (IACO). Algoritma IACO merupakan ant colony optimization (algoritma semut) yang ditambah dengan proses mutasi dan local search untuk memperbaiki solusi. Algoritma ant colony optimization merupakan algoritma yang meniru perilaku semut dalam pencarian makanan dengan mencari rute perjalanan terpendek dimulai dari sarang hingga ke tempat makanan. Algoritma IACO mencakup lima proses dasar, yaitu proses inisialisasi parameter, konstruksi rute, proses mutasi, local search, dan proses update pheromone. Proses mutasi yang digunakan adalah reciprocal exchange, dan proses local search yang digunakan adalah local search 2-opt exchange. Data dari beberapa permasalahan vehicle routing problem yang mempunyai variasi pada banyaknya customer, kapasitas kendaraan, dan total jarak tempuh maksimum kendaraan diimplementasikan pada algoritma IACO. Program dibuat dengan bahasa pemrograman Java dan menggunakan software NetBeans IDE 7.0 untuk menerapkan algoritma IACO dalam pencarian solusinya. Berdasarkan perbandingan hasil untuk nilai parameter yang berbeda, semakin kecil nilai alpha, rho, dan konstanta Q, serta semakin besar nilai beta menghasilkan solusi yang lebih baik.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM 70 - 12 Ros a
Uncontrolled Keywords: ALGORITHM
Subjects: Q Science
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi
Creators:
CreatorsEmail
Muhammad Harun Ar Rosyid, 080810651UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
ContributorHerry Suprajitno,, Dr. M.Si,UNSPECIFIED
ContributorMiswanto,, Dr. M.Si.UNSPECIFIED
Depositing User: Unnamed user with username agung
Date Deposited: 01 Feb 2013 12:00
Last Modified: 14 Sep 2016 08:23
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25714
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item