ACHMAD FAJAR NOVIANTO, 081112085 (2016) HYBRID ALGORITMA IMPROVED ANT COLONY OPTIMIZATION (IACO) DENGAN HILL CLIMBING (HC) UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
|
Text (HALAMAN DEPAN)
HALAMAN DEPAN.pdf Download (3MB) | Preview |
|
Text (BAB I PENDAHULUAN)
BAB I PENDAHULUAN.pdf Restricted to Registered users only Download (126kB) | Request a copy |
||
Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA)
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (266kB) | Request a copy |
||
Text (BAB III METODE PENELITIAN)
BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (188kB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV PEMBAHASAN)
BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (411kB) | Request a copy |
||
Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN)
BAB V KESIMPILAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (82kB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR GAMBAR)
DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Registered users only Download (43kB) | Request a copy |
||
Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Traveling Salesman Problem (TSP) adalah 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 lagi ke kota awal. Oleh karena itu, tujuan dari penulisan skripsi ini adalah menyelesaikan Traveling Salesman Problem dengan Hybrid algoritma Improved Ant Colony Optimization (IACO) dan algoritma Hill-Climbing. Algoritma IACO merupakan modifikasi dari algoritma Ant Colony Optimization (ACO) pada pembaharuan pheromone 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 ketempat makanan. Algoritma HC merupakan pengulangan yang terus bergerak menuju kearah meningkatkan nilai. Hybrid algoritma IACO-HC adalah gabungan dari kedua algoritma dengan cara memasukkan proses HC ke proses algoritma IACO. Hybrid Algoritma IACO-HC mencakup tujuh proses dasar, yaitu proses inisialisasi parameter, pengisian tabu list, hitung panjang rute, memilih solusi untuk algoritma HC, proses algoritma HC, menyimpan solusi terbaik dan proses update pheromone global. Data yang digunakan adalah data 10 kota di Jawa Timur dan data 100 kota di Pulau Jawa diselesaikan dengan bahasa pemrograman Java Netbeans IDE 8.1. Fungsi tujuan (jarak) minimum terbaik berdasarkan dari hybrid algoritma IACO-HC didapatkan untuk data 10 kota di Jawa Timur sebesar 1022 km, sedangkan untuk data 100 kota di Pulau Jawa diperoleh jarak minimum sebesar16908 km.
Item Type: | Thesis (Skripsi) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Additional Information: | KKC KK MPM.22-16 Nov h | |||||||||
Uncontrolled Keywords: | Algoritma IACO, Algoritma Semut, Algoritma HC, Traveling Salesman Problem, Update Pheromone Global | |||||||||
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA276-280 Mathematical Analysis Q Science > QA Mathematics > QA76.9.L63 Logic, Symbolic, mathematical and Computer logic |
|||||||||
Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika | |||||||||
Creators: |
|
|||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Depositing User: | Andri Yanti | |||||||||
Date Deposited: | 18 Apr 2016 02:58 | |||||||||
Last Modified: | 18 Apr 2016 02:58 | |||||||||
URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/29454 | |||||||||
Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
View Item |