Alvin Nobel Khusna (2022) Optimasi Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) Menggunakan Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) Algorithm. Skripsi thesis, UNSPECIFIED.

	Text (HALAMAN JUDUL) 081711233056COV.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) 081711233056 BAB 1.pdf Download (664kB)
	Text (FULLTEXT) 081711233056.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

"Abstrak Vehicle Routing Problem With Time Windows (VRPTW) merupakan perluasan dari permasalahan Vehicle Routing Problem (VRP) yang berkaitan dengan permasalahan dalam penentuan rute kendaraan dengan memiliki variabel tambahan yaitu sebuah jangka waktu tertentu (time windows) dari setiap pelanggan dimana bertujuan untuk meminimumkan biaya. Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) Algorithm adalah salah satu algoritma yang terinspirasi dari proses belajar- mengajar berdasarkan pengaruh seorang guru terhadap tingkat pemahaman pelajar di kelas. Algoritma ini menjelaskan dua mode dasar pembelajaran, yaitu fase guru dan fase pelajar. Tahapan algoritma TLBO diawali dengan menginputkan populasi awal pelajar, mengevaluasi nilai fungsi tujuan, menghitung nilai fitness, menentukan solusi sebagai guru, melakukan fase guru dan fase pelajar, dan menyimpan solusi terbaik sampai MaxIteration terpenuhi. Program dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman C++ dengan text editor yaitu VS Code dan diimplementasikan pada tiga contoh kasus yaitu data kecil (25 pelanggan), data sedang (50 pelanggan), dan data besar (100 pelanggan). Berdasarkan hasil running program didapatkan hasil total minimum biaya (jarak) untuk data kecil adalah 527,3 satuan jarak, data sedang adalah 1029 satuan jarak, dan data besar adalah 2387 satuan jarak. Jadi kesimpulan yang didapat adalah semakin banyak pelajar dan iterasi, maka semakin kecil total biaya (jarak) yang didapatkan. "

Actions (login required)

View Item