Furoidah, Putri Nadia (2023) Implementasi hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search (ga-vns) pada split load vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick up / Putri Nadia Furoidah</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Teori graph merupakan cabang ilmu matematika yang penerapannya digunakan dalam menyelesaikan masalah pendistribusian. Karakteristik permasalahan pendistribusian dimodelkan dengan VRP. Varian VRP dengan tambahan kendala pemisahan beban dan pengiriman serta pengembalian secara simultan disebut Split Load Vehicle Routing Problem with Delivery and PickUp (SLVRPSDP). Tujuan SLVRPSDP adalah menentukan rute optimum dengan muatan yang terpisah. algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan SLVRPSDP adalah Hybrid Genetic Algorithm with Variable Neighborhood Search (GA-VNS). Algoritma GA-VNS merupakan gabungan dari algoritma genetika dengan algoritma VNS. Algoritma VNS melengkapi algoritma genetika sebagai algortima dengan ldquo local search rdquo berkualitas tinggi. Pada prosesnya GA digunakan untuk mencari solusi awal sedangkan algoritma VNS digunakan untuk memperbaiki solusi awal. Proses perbaikan pada VNS terdiri dari dua tahapan yakni perbaikan dengan Variable Neighborhood Descent (VND) dan pertubasi. Algoritma GA-VNS pada SLVRPSDP diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Borland Delphi 7. Input program berupa kapasitas kendaraan jarak maksimum kendaraan jumlah populasi probabilitas crossover dan probabilitas mutasi. Output dari program berupa rute beserta total jarak dan visualisasi graph. Uji coba program dilakukan dengan 8 50 dan 75 titik serta diimplementasikan ke dalam kasus real. Berdasarkan hasil implementasi kasus real algoritma GA-VNS lebih baik 2.8% dan 5.69% dari algoritma Tabu Search.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | ?? ?? |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 26 May 2023 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2023 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/291477 |
Actions (login required)
 |
View Item |