HYBRID FIREFLY ALGORITHM (FA) DAN CAT SWARM OPTIMIZATION (CSO) UNTUK MENYELESAIKAN MULTI-TRIP VEHICLE ROUTING PROBLEM (MTVRP)
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 melang...
Saved in:
| 主要作者: | |
|---|---|
| 格式: | Theses and Dissertations NonPeerReviewed |
| 語言: | English English English Indonesian |
| 出版: |
2019
|
| 主題: | |
| 在線閱讀: | http://repository.unair.ac.id/88959/1/MPM.90-19%20Ari%20h%20abstrak.pdf http://repository.unair.ac.id/88959/2/MPM.90-19%20Ari%20h%20daftar%20isi.pdf http://repository.unair.ac.id/88959/3/MPM.90-19%20Ari%20h%20daftar%20pustaka.pdf http://repository.unair.ac.id/88959/4/MPM.90-19%20Ari%20h.pdf http://repository.unair.ac.id/88959/ http://lib.unair.ac.id |
| 標簽: |
添加標簽
沒有標簽, 成為第一個標記此記錄!
|
| 機構: | Universitas Airlangga |
| 語言: | English English English Indonesian |
| 總結: | 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. |
|---|