HYBRID GENETIC ALGORITHM DAN SIMULATED ANNEALING DENGAN TOPOLOGICAL SORT UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM WITH PRECEDENCE CONSTRAINTS (TSPPC

• Main Author: Ilman Effendi
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian
• Published: 2018
• Subjects: Q Science; QA Mathematics
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/71527/1/Abstrak%20mm%2044%2018.pdf; http://repository.unair.ac.id/71527/2/mpm%2044%2018%20%20eff%20h.pdf; http://repository.unair.ac.id/71527/; http://lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Travelling Salesman Problem with Precedence Constraints (TSPPC) merupakan pengembangan dari Travelling Salesman Problem (TSP) yaitu suatu permasalahan yang bertujuan untuk mencari rute dengan waktu minimal dengan tidak melanggar kendala yang telah ditentukan. Oleh karena itu, tujuan dari skripsi ini adalah menyelesaikan masalah TSPPC dengan hybrid Genetic Algorithm dan Simulated Annealing dengan Topological Sort. Algoritma genetika adalah algoritma pencarian yang meniru mekanisme seleksi dan evolusi alam dengan melakukan crossover serta mutasi. Simulated Annealing merupakan metode yang meniru proses annealing dalam bidang pengeristalan dimana material padat yang dipanaskan lalu suhunya diturunkan secara perlahan hingga menjadi kristal. Topological sort adalah suatu metode mengurutkan titik-titik pada graph yang berarah. Program dibuat dalam bahasa pemrograman C++ dan diimplementasikan pada data kecil dan data besar. Berdasarkan hasil implementasi dari data kecil dengan data 6 titik dan 6 kendala diperoleh waktu terbaik yaitu 49 satuan waktu, tetapi untuk perubahan popsize, probabilitas mutai (