PENERAPAN HYBRID CAT SWARM OPTIMIZATION (CSO) DAN SIMULATED ANNEALING (SA) UNTUK MENYELESAIKAN MULTI-DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP)

Siti Hardiyanti Nur Fatimah, 081511233030 (2019) PENERAPAN HYBRID CAT SWARM OPTIMIZATION (CSO) DAN SIMULATED ANNEALING (SA) UNTUK MENYELESAIKAN MULTI-DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img] Text (ABSTRAK)
ABSTRAK MPM 67 19 Fat p.pdf

Download (156kB)
[img] Text (DAFTAR ISI)
DAFTAR ISI MPM 67 19 Fat p.pdf

Download (301kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA MPM 67 19 Fat p.pdf

Download (253kB)
[img] Text (FULLTEXT)
FULLTEXT MPM 67 19 Fat p.pdf
Restricted to Registered users only until 16 September 2023.

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

Abstract

Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) menggunakan hybrid Cat Swarm Optimization (CSO) dan Simulated Annealing (SA). MDVRP merupakan suatu permasalahan menemukan rute untuk sejumlah kendaraan yang harus melayani sejumlah customer dengan jumlah depot yang digunakan sebagai pusat distribusi barang lebih dari satu. CSO merupakan algoritma yang terinspirasi dari perilaku alami sekumpulan keluarga kucing. SA merupakan algoritma yang terinspirasi dari proses pengkristalan ulang atau pendinginan logam. Pada penelitian ini dilakukan hybrid algoritma CSO dan SA dengan cara menyisipkan proses SA di 10 iterasi awal pada proses CSO. Secara umum, proses diawali dengan mengelompokkan pelanggan kedepot terdekat, membangkitkan populasi dan kecepatan awal, melakukan proses CSO hingga selesai, perbaikan solusi terburuk di proses CSO dengan menggunakan SA pada 10 iterasi awal. Penyelesaian MDVRP dengan menggunakan hybrid algoritma CSO dan algoritma SA dibuat dalam bahasa pemrograman C++ serta diimplementasikan pada tiga data yaitu data berukuran kecil (4 depot, 50 pelanggan), data berukuran sedang (5 depot, 75 pelanggan), serta data berukuran besar (2 depot, 100 pelanggan). Diperoleh solusi terbaik berupa total jarak tempuh semua depot berturut-turut sebesar 622.397 satuan jarak, 745.282 satuan jarak, dan 1875.51 satuan jarak. Berdasarkan hasil implementasi pada tiga kasus tersebut dapat disimpulkan bahwa semakin banyak iterasi yang dilakukan maka solusi yang diperoleh menjadi semakin baik. Kemudian untuk banyak individu didapat bahwa semakin banyak jumlah individu maka solusi yang diperoleh cenderung semakin baik. Sedangkan untuk nilai CDC didapatkan hasil bahwa nilai CDC tidak mempengaruhi solusi yang dihasilkan.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM 67/19 Fat
Uncontrolled Keywords: Cat Swarm Optimization (CSO), Simulated Annealing (SA), Hybrid, Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP).
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA1-939 Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA273-280 Probabilities. Mathematical statistics
Q Science > QA Mathematics > QA76.9.L63 Logic, Symbolic, mathematical and Computer logic
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika
Creators:
CreatorsNIM
Siti Hardiyanti Nur Fatimah, 081511233030UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameNIDN / NIDK
Thesis advisorAsri Bekti Pratiwi, 198312222012122001UNSPECIFIED
Depositing User: Dwi Prihastuti
Date Deposited: 16 Sep 2019 03:50
Last Modified: 16 Sep 2019 03:50
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/86752
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item