Imam Sujiwo (2015) Hybrid Firefly Algorithm Dan Algoritma Simulated Annealing Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (435kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (257kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (276kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (346kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (811kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (600kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) 7. BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (448kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (330kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2015-sujiwoimam-41581-5.-abstr-k.pdf Download (257kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) MPM.73-15 Suj h.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Traveling Salesman Problem (TSP) adalah suatu permasalahan dalam menentukan rute yang optimal dari sejumlah rute perjalanan seorang salesman sehingga setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat satu kali kemudian kembali lagi ke kota awal. Oleh karena itu, tujuan dari penulisan skripsi ini adalah menyelesaikan Traveling Salesman Problem dengan hybrid Firefly Algorithm dan algoritma Simulated Annealing (SA). Firefly algorithm terispirasi dari perilaku kunang-kunang. Algoritma SA merupakan metode yang dianalogikan dengan proses annealing. Hybrid firefly algorithm dan algoritma SA adalah gabungan dari kedua algoritma dengan cara memproses firefly algorithm terlebih dahulu kemudian proses algoritma SA. Proses algoritma ini dimulai dengan inisialisasi parameter, pembangkitan solusi awal firefly, menghitung fungsi tujuan, menghitung intensitas cahaya, membandingkan intensitas cahaya tiap firefly, update solusi baru, menentukan G-best, pemilihan solusi untuk algoritma SA, melakukan proses algoritma SA terhadap solusi yang sudah dipilih dengan mutasi inversi, menyimpan solusi terbaik, 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 firefly algorithm dan algoritma SA didapatkan untuk data 10 kota di Timur sebesar 1022 km, untuk data 17 kota di Swiss sebesar 2039 km, sedangkan untuk data 100 kota di Pulau Jawa diperoleh jarak minimum sebesar 10149 km.

Actions (login required)

View Item