SINDI AZMINA, 080912067 (2013) PENERAPAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY UNTUK PENYELESAIAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2014-azminasind-33072-6.-abstr-k.pdf Download (179kB) | Preview
	Text (FULL TEXT) 34.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Distribusi merupakan salah satu permasalahan dalam perindustrian, contohnya permasalahan pengantaran sebuah pemasok bahan baku ke beberapa pelanggan, dimana pengantarannya harus dilakukan tepat satu kali oleh satu kendaraan untuk tiap pelanggan dan dengan biaya yang minimal. Dalam perkembangannya, permasalahan tersebut dirumuskan sebagai Capacitated Vehicle Routing Problem. Tujuan dari permasalahan ini adalah mencari rute dengan jarak terpendek dari depot ke pelanggan-pelanggan dan kembali lagi ke depot. Berdasarkan hal tersebut, penulisan skripsi ini bertujuan untuk menyelesaikan capacitated vehicle routing problem dengan menggunakan algoritma artificial bee colony. Artificial Bee Colony adalah suatu algoritma yang didasari pada perilaku koloni lebah madu untuk mencari makanan. Lebah dibagi menjadi dua, employed foragers yaitu employed bees dan unemployed foragers yaitu onlookers dan scouts. Ketika beberapa ekor employed bee, menemukan sumber makanan, mereka akan mengundang lebah-lebah lainnya melalui tarian yang dilakukan pada dancing area. Setelah itu onlooker yang melihat tarian tersebut akan menetapkan sumber makanan dan para lebah akan mengeksploitasi sumber makanan tersebut. Setelah sumber makanan habis, scouts akan bekerja mencari sumber makanan yang baru. Program dibuat dalam bahasa pemrograman Java dengan NetBeans IDE 7.2.1. Dalam penerapan program digunakan dua data dari Augerat dkk. Data pertama, 15 pelanggan dengan jumlah lebah = 50, jumlah pelanggan = 15, jumlah kendaraan = 8, banyak iterasi = 500, dan batas swap mutation 2 = 10, solusi yang didapat adalah 450. Data kedua, 100 pelanggan dengan jumlah lebah = 20, jumlah pelanggan = 100, jumlah kendaraan = 4, banyak iterasi = 50000, dan batas swap mutation 2 = 30, solusi yang didapat adalah 898.

Actions (login required)

View Item