IRFAN EKO HARIYANTO, 081211231104 (2016) PENYELESAIAN VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOWS MENGGUNAKAN HYBRID ALGORITMA KUNANGKUNANG DAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING. Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

Preview	Text (ABSTRAK) Abstrak.pdf Download (229kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) 117. MPM. 87-16 Har p.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Skripsi ini mengkaji tentang Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). VRPTW dapat didefinisikan sebagai suatu masalah untuk meminimalkan biaya perjalanan dari satu depot ke titik-titik depot lainnya yang tersebar secara geografis. Rute harus dirancang sedemikian rupa sehingga setiap pelanggan hanya dikunjungi sekali oleh tepat satu kendaraan dalam rentang waktu tertentu yang berbentuk interval, setiap rute berawal dan berakhir pada depot, dan total permintaan semua pelanggan pada satu rute tidak boleh melebihi kapasitas kendaraan. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan VRPTW adalah gabungan dari algoritma kunang-kunang dan algoritma simulated annealing dengan cara memproses algoritma kunang-kunang terlebih dahulu kemudian proses algoritma simulated annealing. Algoritma kunang-kunang merupakan algoritma yang terinspirasi dari pola dan perilaku berkedipnya kunang-kunang. Dalam algoritma kunang-kunang, ada dua hal penting yakni variasi intensitas cahaya dan perumusan attractiveness. Semakin terang intensitas cahaya suatu kunang-kunang, berarti total jarak tempuh semakin minimum. Algoritma simulated annealing merupakan suatu metode yang mensimulasikan kerja annealing dalam proses pendinginan metal atau pembekuan larutan dan kristalisasi, dimana proses dilakukan proses pemanasan hingga suhu tertentu, kemudian suhu diturunkan perlahan-lahan. Program yang dibuat dalam bahasa pemrograman Java dengan Netbeans IDE 7.2.1, yang diimplementasikan pada 3 contoh kasus. Jarak minimum terbaik didapatkan untuk data 10 pelanggan sebesar 253.509, untuk data 50 pelanggan sebesar 1047.322, dan untuk data 100 pelanggan sebesar 2966.819. Diperoleh kesimpulan, semakin besar jumlah kunang-kunang dan semakin besar nilai probabilitas penerimaan algoritma simulated annealing, maka solusi yang diperoleh semakin baik serta semakin besar iterasi yang dilakukan maka solusi yang diperoleh cenderung lebih baik.

Actions (login required)

View Item