Eka Indah Purnamasari (2015) Penerapan Algoritma Cat Swarm Optimization (CSO) Untuk Menyelesaikan Vehicle Routing Problem (VRP). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (524kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (214kB)
	Text (DEAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (207kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (171kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (338kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (269kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) 7. BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (596kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (164kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (163kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (707kB) | Request a copy
	Text (full text) MPM.83-15%20Pur%20p.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan suatu permasalahan dalam mendesain penentuan rute kendaraan yang berasal dan berakhir pada depot tertentu untuk melayani sejumlah pelanggan dengan menggunakan lebih dari satu kendaraan (vehicle) dengan kapasitas muatan kendaraan yang homogen, sehingga diperoleh rute dengan jarak minimum dimana total permintaan semua pelanggan dalam satu rute tidak boleh melebihi kapasitas muatan kendaraan. Skripsi ini bertujuan untuk menyelesaikan Vehicle Routing Problem (VRP) menggunakan Algoritma Cat Swarm Optimization (CSO). Algoritma CSO merupakan sebuah algoritma yang mengimitasi kebiasaan dari sekumpulan kucing dan model perilakunya untuk menyelesaikan permasalahan optimasi. Algoritma CSO dimulai dengan menginisialisasi parameter, membangkitkan sejumlah populasi awal kucing, dan menentukan bendera setiap kucing (untuk membagi proporsi kucing ke dalam seeking mode dan tracing mode) berdasarkan nilai parameter MR (Mixing Ratio). Kemudian menghitung nilai fungsi tujuan, menyimpan posisi kucing terbaik sementara dan memproses setiap kucing sesuai benderanya. Proses tersebut dilakukan sampai iterasi maksimum dipenuhi dan ditemukan solusi terbaik untuk permasalahan VRP. Program penyelesaian VRP menggunakan algoritma CSO dibuat dalam bahasa pemrograman C++ serta diimplementasikan pada tiga contoh kasus yaitu data kecil P-n16-k8 dengan 15 pelanggan dan 8 kendaraan, data sedang P-n50-k7 dengan 49 pelanggan dan 7 kendaraan serta data besar P-n101-k4 dengan 100 pelanggan dan 4 kendaraan. Berdasarkan hasil implemetasi pada ketiga contoh tersebut dengan menggunakan berbagai variasi parameter CDC, banyak kucing dan maksimum iterasi, didapatkan bahwa semakin besar maksimum iterasi maka solusi dari penyelesaian VRP semakin baik yaitu dengan total jarak tempuh minimum.

Actions (login required)

View Item