IFDA RISMA DWI ARINI, 081511233101 (2019) HYBRID FIREFLY ALGORITHM (FA) DAN CAT SWARM OPTIMIZATION (CSO) UNTUK MENYELESAIKAN MULTI-TRIP VEHICLE ROUTING PROBLEM (MTVRP). Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

	Text MPM.90-19 Ari h abstrak.pdf Download (101kB)
	Text MPM.90-19 Ari h daftar isi.pdf Download (106kB)
	Text MPM.90-19 Ari h daftar pustaka.pdf Download (99kB)
	Text (FULLTEXT) MPM.90-19 Ari h.pdf Restricted to Registered users only until 12 October 2022. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Multi-Trip Vehicle Routing Problem (MTVRP) merupakan hasil pengembangan dari Vehicle Routing Problem (VRP) yaitu suatu permasalahan penentuan rute kendaraan yang digunakan untuk melayani pelanggan yang melibatkan lebih dari satu kendaraan sehingga diperoleh rute dengan jarak minimum tanpa melanggar kendala kapasitas muatan kendaraan dengan menambahkan kendala batas waktu kerja kendaraan. Untuk menyelesaikan MTVRP penulis menggunakan metode hybrid Firefly Algorithm (FA) dan Cat Swarm Optmization (CSO). Firefly Algorithm (FA) merupakan salah satu algoritma yang terinspirasi oleh cara berkedipnya kunang-kunang. Sedangkan Cat Swarm Optimization (CSO) merupakan algoritma yang terisnpirasi oleh perilaku kucing. Proses hybrid FA dan CSO dilakukan dengan cara melakukan proses FA terlebih dahulu kemudian dilanjutkan dengan proses CSO. Program dibuat dalam bahasa pemrograman Java untuk menerapkan hybrid FA dan CSO untuk menyelesaikan MTVRP yang diimplementasikan pada dua contoh kasus yaitu data kecil (9 pelanggan), dan data besar (100 pelanggan). Dari hasil running program diperoleh total jarak tempuh minimum data berukuran kecil yaitu 1454, dan data berukuran besar yaitu 2748. Berdasarkan pola hasil yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa semakin banyak popsize dan iterasi serta semakin sedikit cdc maka hasil yang diperoleh cenderung lebih baik yakni dengan total jarak tempuh yang lebih kecil.

Actions (login required)

View Item