Pradina Ayu Setyaningsih (2015) Hybrid Algoritma Cat Swarm Optimization (CSO) Dan Tabu Search (TS) Untuk Penyelesaian Traveling Salesman Problem (TSP). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (821kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (16kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (167kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (157kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (382kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODELOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (184kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) 7. BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (593kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 8. BAB VKESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (10kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (86kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2015-setyanings-41557-5.-abstr-k.pdf Download (18kB) | Preview
	Text (full text) MPM.49-15%20Set%20h.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Permasalahan traveling salesman problem didefinisikan sebagai suatu permasalahan dalam menentukan rute yang optimal dari sejumlah rute perjalanan seorang salesman sehingga kota-kota tersebut hanya boleh dilewati tepat satu kali dan kemudian kembali ke kota awal. Oleh karena itu, tujuan dari penulisan skripsi ini adalah menyelesaikan Traveling Salesman Problem dengan algoritma hybrid algoritma Cat Swarm Optimization dan Tabu Search. Algoritma Cat Swarm Optimization (CSO) merupakan salah satu metode heuristic yang dibangun berdasarkan pengamatan perilaku sekumpulan keluarga kucing, dan terdiri atas dua sub mode yang menstimulasi kebiasaan dari kucing. Algoritma Tabu Search (TS) merupakan sebuah metode optimasi yang berbasis pada local search. Hybrid algoritma CSO dan algoritma TS adalah gabungan dari kedua algoritma dengan cara meletakkan proses TS setelah proses algoritma CSO. Proses dari algoritma ini dimulai dengan inisialisasi parameter, membentuk populasi awal kucing, menghitung nilai objektif, menghitung nilai fitness, menentukan Self Position Considering (SPC), menentukan flag untuk setiap kucing, memproses setiap kucing sesuai dengan benderanya, dan menentukan global best, pemilihan solusi untuk masuk dalam tabu list pada proses algoritma TS, melakukan proses algoritma TS terhadap solusi yang tidak masuk dalam tabu list dengan swap mutation, update tabu list, mencari solusi yang jaraknya paling pendek, proses ini terus berlanjut sampai iterasi maksimum dipenuhi. Data yang digunakan adalah data 10 kota di Jawa timur dan data 100 kota di Pulau Jawa diselesaikan dengan bahasa pemrograman C++, menggunakan software Borland C++. Fungsi tujuan (jarak) minimum terbaik berdasarkan dari hybrid algoritma CSO dan TS didapatkan untuk data 10 kota di Jawa Timur sebesar 676 km, sedangkan untuk data 100 kota di Pulau Jawa diperoleh jarak minimum sebesar 9711 km.

Actions (login required)

View Item