PENERAPAN ALGORITMA KUNANG-KUNANG PADA OPEN VEHICLE ROUTING PROBLEM (OVRP)
Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menyelesaikan Open Vehicle Routing Problem dengan menggunakan Algoritma Kunang-Kunang. Open Vehicle Routing Problem (OVRP) merupakan varian dari Vehicle Routing Problem (VRP) dimana kendaraan yang digunakan untuk melayani pelanggan tidak kembali ke depot setelah...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Theses and Dissertations NonPeerReviewed |
| Language: | Indonesian Indonesian |
| Published: |
2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://repository.unair.ac.id/78263/2/ABSTRAK%20MPM%20118%2018%20Sep%20p.pdf http://repository.unair.ac.id/78263/1/FULLTEXT%20MPM%20118%2018%20Sep%20p.pdf http://repository.unair.ac.id/78263/ http://lib.unair.ac.id |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Institution: | Universitas Airlangga |
| Language: | Indonesian Indonesian |
| Summary: | Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menyelesaikan Open Vehicle Routing Problem dengan menggunakan Algoritma Kunang-Kunang. Open Vehicle Routing Problem (OVRP) merupakan varian dari Vehicle Routing Problem (VRP) dimana kendaraan yang digunakan untuk melayani pelanggan tidak kembali ke depot setelah melayani pelanggan terakhir di setiap rutenya. Tahapan dari Algoritma Kunang-Kunang untuk menyelesaikan OVRP adalah input data dan inisialisasi parameter, membangkitkan populasi awal untuk setiap kunang-kunang, mengurutkan populasi awal, menghitung nilai fungsi tujuan dan intensitas cahaya, membandingkan intensitas cahaya, melakukan movement, menetapkan kunang-kunang terbaik sebagai g-best, melakukan random movement pada kunang-kunang terbaik selama jumlah iterasi maksimum belum terpenuhi. Program yang digunakan untuk menyelesaikan OVRP dengan menggunakan Algoritma Kunang-Kunang adalah Borland C++ dan diimplementasikan pada 3 contoh kasus yaitu data kecil dengan 18 pelanggan, data sedang dengan 50 pelanggan, dan data besar dengan 100 pelanggan dengan total jarak tempuh terbaik masing-masing yaitu 211.344, 970.62, dan 2531.83. Hasil yang diperoleh dari output program menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah iterasi dan jumlah kunang-kunang maka hasil nilai fungsi tujuan (total jarak tempuh) yang diperoleh cenderung lebih baik sehingga parameter tersebut mempengaruhi nilai fungsi tujuan. Sedangkan nilai koefisien absorpsi (γ) tidak memberikan pengaruh terhadap nilai fungsi tujuan. |
|---|