Lovina, Anggi Vidila (2023) Algoritma ant colony system-randomized variable neighborhood descent (acs-rvnd) pada open vehicle routing problem with time windows (ovrptw) dan implementasinya / Anggi Vidila Lovina</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Proses distribusi perlu memperhatikan pemilihan rute yang optimal sehingga dapat meminimalkan jarak dan waktu. Penentuan rute optimal dalam distribusi dapat memanfaatkan salah satu kajian dalam teori graph yaitu Vehicle Routing Problem (VRP). Salah satu varian VRP yaitu Open Vehicle Routing Problem with Time Windows (OVRPTW) yang tidak mengharuskan kendaraan kembali ke depot setelah mengunjungi customer terakhir dengan mempertimbangkan kendala kapasitas kendaraan dan time windows. Fokus pembahasan pada penelitian ini yaitu penerapan algoritma Ant Colony System-Randomized Variable Neighborhood Descent (ACS-RVND) pada OVRPTW dengan implementasi program Delphi 7.0. Metode yang digunakan yaitu metode waterfall (Requirement Design System Coding Testing dan Verification). Input program berupa titik jarak kapasitas kecepatan time windows permintaan waktu pelayanan dan parameter. Output yang dihasilkan berupa rute total jarak tempuh total waktu tempuh dan graph. Program diuji coba simulasi dengan beberapa customer yaitu 7 15 25 50 dan 100. Program diuji coba parameter banyak semut yaitu 5 15 25 dan 50. Uji coba dataset menggunakan dataset Solomon (1987) dengan 25 50 dan 100 customer. Hasil uji coba dataset R201 R202 dan R203 mendapatkan gap(%) kecil terbaik 0 32. Sedangkan uji coba hasil ACS dan ACS-RVND dengan dataset mendapatkan hasil rute yang lebih pendek.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | ?? ?? |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 22 Jan 2023 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2023 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/318770 |
Actions (login required)
 |
View Item |