HYBRID ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY (ABC) UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)

MOHAMMAD GHILDHOH, 081012109 (2015) HYBRID ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY (ABC) UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
gdlhub-gdl-s1-2015-ghildhohmo-41585-5.-abstr-k.pdf

Download (254kB) | Preview
[img] Text (FULLTEXT)
MPM.76-15 Ghi h.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Traveling Salesman Problem (TSP) dinyatakan sebagai permasalahan dalam mencari jarak minimal sebuah tour tertutup terhadap sejumlah n kota dengan kotakota yang ada hanya dikunjungi tepat sekali dengan kota awal juga merupakan kota akhir (tujuan). Oleh karena itu, tujuan dari penulisan skripsi ini adalah menyelesaikan Traveling Salesman Problem dengan hybrid Algoritma Genetika dan algoritma Artificial Bee Colony (ABC). Algoritma genetika merupakan metode optimasi yang menggunakan teori evolusi dan seleksi alam. Algoritma ABC merupakan algoritma yang terinspirasi dari tingkah laku sekumpulan lebah pada saat mencari makanan. Hybrid algoritma genetika dan algoritma ABC adalah gabungan dari kedua algoritma dengan cara memproses algoritma genetika terlebih dahulu kemudian proses algoritma ABC. Proses algoritma ini dimulai dengan inisialisasi parameter, pembangkitan solusi awal, menghitung fungsi tujuan, seleksi roulette wheel, proses crossover dan mutasi, pemilihan generasi baru, pencarian neighbourhood dari solusinya dan menghitung nilai fungsi tujuan, seleksi roulette wheel, pencarian solusi baru dengan neighbourhood dari solusinya untuk onlooker, menghitung nilai fungsi tujuan, mengingat solusi terbaik, mencari solusi yang habis, dan proses berlanjut sampai maksimal iterasi. Data yang digunakan adalah data 10 kota di jawa timur, data 17 kota di Swiss (Grouschield), dan data 100 kota di Pulau Jawa. Algoritma ini diimplementasikan dengan bahasa pemprograman C++, menggunakan software Borland C++. Fungsi tujuan (jarak) minimum terbaik berdasarkan hybrid algoritma genetika dan algoritma ABC didapatkan untuk data 10 kota di Timur sebesar 1022 km, untuk data 17 kota di Swiss sebesar 2286 km, sedangkan untuk data 100 kota di Pulau Jawa diperoleh jarak minimum sebesar 19255 km.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM 76/15 Ghi h
Uncontrolled Keywords: GENETIC ALGORITHM
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA150-272.5 Algebra
Q Science > QA Mathematics > QA276-280 Mathematical Analysis
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika
Creators:
CreatorsEmail
MOHAMMAD GHILDHOH, 081012109UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
ContributorMiswanto,, Dr., M.SiUNSPECIFIED
Depositing User: prasetyo adi nugroho
Date Deposited: 27 Nov 2015 12:00
Last Modified: 07 Sep 2016 05:08
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/28356
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item