HYBRID ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY WITH MULTIPLE ONLOOKERS DAN FIREFLY ALGORITHM UNTUK MENYELESAIKAN MULTI-DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP)

• Main Author: Muhammad Giri Hakim, 081511233022
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian
• Published: 2019
• Subjects: QA1-939 Mathematics; QA276-280 Mathematical Analysis
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/86692/1/ABSTRAK%20MPM%2062%2019%20Hak%20h.pdf; http://repository.unair.ac.id/86692/2/DAFTAR%20ISI%20MPM%2062%2019%20Hak%20h.pdf; http://repository.unair.ac.id/86692/3/DAFTAR%20PUSTAKA%20MPM%2062%2019%20Hak%20h.pdf; http://repository.unair.ac.id/86692/4/FULLTEXT%20MPM%2062%2019%20Hak%20h.pdf; http://repository.unair.ac.id/86692/; http://lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

MDVRP adalah salah satu permasalahan pembentukan rute kendaraan yang digunakan untuk melayani setiap pelanggan pada depot yang tersedia agar dapat meminimumkan jarak tempuh kendaraan tanpa melanggar kapasitas kendaraan dan kapasitas depot yang tersedia. Algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan MDVRP adalah hybrid Artificial Bee Colony with Multiple Onlookers (ABC-MO) dan Firefly Algorithm (FA). ABC-MO merupakan algoritma yang terinspirasi dari sebuah koloni lebah pada saat mencari sumber makanan. FA merupakan algoritma metaheuristik yang diadaptasi dari perilaku berkedipnya kunang-kunang. Hybrid algoritma ABC-MO dan FA adalah menggabungkan kedua algoritma dengan cara melakukan proses algoritma ABC-MO terlebih dahulu dan dilanjutkan dengan proses algoritma FA. Secara umum, proses diawali dengan mengelompokkan pelanggan ke depot terdekat, membangkitkan solusi awal, melakukan proses ABC-MO dengan menggunakan onlookers lebih dari satu untuk mencari food source persekitaran hingga maksimum iterasi terpenuhi, pemilihan solusi awal untuk algoritma FA, melakukan proses FA hingga maksimum iterasi terpenuhi. Penyelesaian MDVRP menggunakan hybrid algoritma ABC-MO dengan algoritma FA dibuat dalam bahasa pemrograman C++ serta diimplementasikan pada tiga data yaitu data berukuran kecil (4 depot, 53 pelanggan), data berukuran sedang (5 depot, 79 pelanggan), dan data berukuran besar (2 depot, 101 pelanggan). Berdasarkan hasil implementasi pada ketiga kasus tersebut dapat disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah iterasi dan jumlah koloni lebah, penyelesaiannya akan semakin optimal.