Optimalisasi capacitated vehicle routing problem with time windows (CVRPTW) menggunakan algoritma clarke and wright dengan randomize variable neighborhood descent dan implementasinya / Rizky Ari Purnomo</p> - Repositori Universitas Negeri Malang

Optimalisasi capacitated vehicle routing problem with time windows (CVRPTW) menggunakan algoritma clarke and wright dengan randomize variable neighborhood descent dan implementasinya / Rizky Ari Purnomo</p>

Purnomo, Rizky Ari (2024) Optimalisasi capacitated vehicle routing problem with time windows (CVRPTW) menggunakan algoritma clarke and wright dengan randomize variable neighborhood descent dan implementasinya / Rizky Ari Purnomo</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Dalam pendistribusian dibutuhkan rute yang optimal supaya tidak mengeluarkan biaya distribusi yang banyak. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan menggunakan salah satu ilmu pada graph yaitu Vehicle routing problem. Vehicle routing problem (VRP) berkaitan dengan desain rute optimal yang akan digunakan oleh sebuah armada kendaraan untuk melayani sekelompok customer. Salah satu varian VRP yaitu CVRPTW (Capacitated Vehicle routing problem With Time Windows) dengan tujuan mencari solusi optimal untuk menentukan rute optimal untuk setiap kendaraan yang memenuhi kapasitas maksimumnya memenuhi time window setiap pelanggan dan mengoptimalkan jarak tempuh total. Dalam penelitian ini akan membahas penerapan algoritma Clark and Wright dengan Randomize Variable Neighborhood Descent pada CVRPTW dengan mengimplementasikan menggunakan program Borland Delphi 7. Program terdiri dari input titik input jarak input data berupa kecepatan kendaraan kapasitas time window unload dan permintaan customer. Output pada program berupa hasil rute total jarak tempuh total waktu tempuh dan visualisasi hasil rute dalam bentuk graph. Program ini juga diujicobakan pada CVRPTW dengan 7 10 15 customer dan dataset Solomon (C201_25 dan RC103_50). Berdasarkan hasil uji coba dataset dengan kode C201_25 menghasilkan solusi terbaik 218 433 dengan selisih gap 11 51429%. Dataset kode RC103_50 menghasilkan solusi terbaik 559 28 dengan selisih gap 7 55525%. Berdasarkan hasil perbandingan tersebut dapat dikatakan bahwa algoritma Clarke and Wright dengan Randomize Variable Neighborhood Descent mampu menghasilkan solusi yang lebih optimal dibandingan dengan algoritma Clarke and Wright saja.

Item Type: Thesis (Diploma)
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 19 Aug 2024 04:29
Last Modified: 09 Sep 2024 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/394244

Actions (login required)

View Item View Item