Penyelesaian Travelling Salesman Problem With Time Windows (TSPTW) dengan algoritma genetika / Surya Turangga <BR> - Repositori Universitas Negeri Malang

Penyelesaian Travelling Salesman Problem With Time Windows (TSPTW) dengan algoritma genetika / Surya Turangga <BR>

Turangga, Surya (2012) Penyelesaian Travelling Salesman Problem With Time Windows (TSPTW) dengan algoritma genetika / Surya Turangga <BR>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Kata kunci Algoritma Genetika TSPTW. Skripsi ini membahas permasalahan Travelling salesman Problem with Time Windows. permasalahan ini adalah mencari biaya tour minimum dari sekumpulan kota dimana tiap kota hanya dikunjungi satu kali saja dalam batas time windows tertentu dan tiap kota harus dikunjungi pada batas time windows mereka masing-masing. Jadi untuk permasalahan Travelling Salesman Problem With Time Windows terdapat tambahan kendala adanya time windows untuk masing-masing kota. Time windows [ ] menunjukkan batas waktu pelayanan di kotai dimana merupakan batas awalnya dan merupakan batas akhirnya. Oleh Karena itu diusulkan suatu metode yang dapat memberikan solusi untuk memecah permasalahan penentuan rute dengan waktu yang minimum. Metode yang digunakan adalah algoritma genetika (GA) salah satu pendekatan heuristic yang dapat menghasilkan solusi yang mendekati optimal. Ada beberapa tahap algoritma genetika dalam menyelesaikan masalah TSPTW yaitu tahap pembentukan rute pengecekan pemilihan pindah silang dan pertukaran. Kemudian algoritma genetika diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Borland Delphi 7 dengan menggunakan parameter genetika. Dari analisis didapat bahwa algoritma genetika dengan tahap yang ada mampu menyelesaikan masalah TSPTW. Perhitungan secara manual menunjukkan algoritma genetika mampu menyelesaikan masalah sales yang harus mengunjungi 5 sampai 6 kota dengan waktu yang minimal. Sehubungan dengan itu dibuatlah program TSPTW-GA sebagai alat bantu perhitungan. Pengujian yang telah dilakukan menunjukkan program TSPTW-GA ini mampu mengatasi masalah dengan jumlah konsumen sebanyak 50 konsumen melakukan iterasi perhitungan sebanyak 1000 iterasi dan mampu membentuk himpunan rute sebanyak 100 rute. Dengan kemampuan sebaik itu program TSPTW-GA ini akan memberikan solusi rute perjalanan sales yang dibutuhkan dengan cepat dan sangat mudah digunakan.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 09 Nov 2012 04:29
Last Modified: 09 Sep 2012 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/17159

Actions (login required)

View Item View Item