Muslim, Moh. Syarif (2013) Penyelesaian Open Vehicle Routing Problem (OVRP) menggunakan algoritma Ant Colony System (ACS) / Moh. Syarif Muslim. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Kata Kunci Vehicle Routing Problem (VRP) Open Vehicle Routing Problem (OVRP) Algoritma Ant Colony System (ACS). Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan permasalahan optimasi penentuan rute dengan kapasitas kendaraan. Open Vehicle Routing Problem (OVRP) merupakan masalah kombinatorial yang kompleks dalam masalah optimalisasi dan salah satu varian dari permasalahan VRP dimana dalam pencarian rute dari beberapa unit kendaraan yang berangkat dari depot pusat untuk melayani kebutuhan konsumen yang tersebar di sejumlah tempat yang berbeda namun kendaraan tidak kembali ke depot pusat setelah selesai melakukan pelayanan melainkan berhenti di konsumen terakhir atau kembali ke tempat penyewaan kendaraan. Dalam tugas akhir ini OVRP diselesaikan dengan menggunakan algoritma Ant Colony System (ACS) yang merupakan permasalahan optimasi yang mengadopsi sistem jalan semut dalam pencarian makanan. Lebih tepatnya semut dapat menemukan jalur terpendek dalam mencari makanan dari sarang mereka ke sumber makanan dan sebaliknya. Penyelesaian beberapa contoh permasalahan pada Bab 3 yang dikerjakan dengan menggunakan algoritma ACS pada contoh pertama menghasilkan 2 rute dengan total jarak tempuh 96 km contoh kedua menghasilkan 2 rute dengan total jarak tempuh 115 km dan untuk contoh ketiga menghasilkan 3 rute dengan total jarak tempuh 34 km. Sedangkan penyelesaian contoh permasalahan yang diselesaikan dengan algoritma Clark and Wright pada contoh pertama menghasilkan 2 rute dengan total jarak tempuh 102 km contoh kedua menghasilkan 2 rute dengan total jarak tempuh 140 km dan pada contoh ketiga menghasilkan 3 rute dengan total jarak tempuh 47 km. Dari hasil ketiga penyelesaian contoh permasalahan terlihat bahwa algoritma ACS menghasilkan rute dengan total jarak tempuh yang lebih minimum dibandingkan dengan algoritma Clark and Wright. Kelebihan dari algoritma ACS mampu memberikan solusi yang lebih baik karena digunakannya banyak iterasi dan pemilihan konsumen pertama dipilih secara acak dan untuk konsumen selanjutnya dipilih dengan nilai feromon yang terbesar karena nilai feromon yang paling besar merupakan jarak yang terpendek. Namun waktu proses dalam mendapatkan hasil yang paling optimal sangat tergantung dari jumlah iterasi yang digunakan.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika |
| Depositing User: | Users 2 not found. |
| Date Deposited: | 22 Feb 2013 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2013 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/17167 |
Actions (login required)
 |
View Item |