Shirleen (2015) Penerapan Hybrid Algoritma Genetika dan Tabu Search untuk Penyelesaian Vehicle Routing Problem. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (634kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (120kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (135kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (120kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Download (416kB)
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Download (347kB)
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) 7.BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only until 10 February 2023. Download (512kB) | Request a copy
	Text (BAB V PENUTUP) 8. BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Registered users only until 10 February 2023. Download (111kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (228kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 10 February 2023. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan salah satu masalah transportasi yang dapat digambarkan sebagai sekumpulan kendaraan yang memulai dan mengakhiri perjalanannya untuk melayani sejumlah customer pada pusat fasilitas yang disebut depot, dengan setiap customer mempunyai demand dan setiap kendaraan memiliki kapasitas kendaraan yang sama dan total jarak tempuh maksimum kendaraan. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menentukan rute yang minimum untuk sejumlah kendaraan sebagai solusi dari Vehicle Routing Problem dengan menggunakan hybrid algoritma genetika dan Tabu Search. Hybrid algoritma genetika dan Tabu Search merupakan algoritma yang menggabungkan proses algoritma genetika dan Tabu Search. Secara umum, proses algoritma genetika adalah membangkitkan populasi awal, mengevaluasi kromosom, seleksi, crossover, dan mutasi. Proses seleksi yang digunakan dalam skripsi ini adalah seleksi Roulette Wheel, proses crossover yang digunakan adalah order crossover, dan proses Tabu Search dilakukan sebagai pengganti proses mutasi. Data yang digunakan ada 3 jenis data dan diselesaikan dengan bahasa pemrograman Java menggunakan software Netbeans IDE 7.2. Data yang digunakan yaitu data 13 pelanggan, data 27 titik sampah, dan data 100 pelanggan. Fungsi tujuan (jarak) minimum terbaik berdasarkan dari hybrid algoritma genetika dan Tabu Search didapatkan untuk data 13 Pelanggan sebesar 89, untuk data 27 titik sampah diperoleh jarak minimum sebesar 153798 sedangkan untuk data 100 pelanggan diperoleh jarak minimum sebesar 2775.

Actions (login required)

View Item