Algoritma Ant Colony Optimalization (ACO) pada multi depot vehicle routing problem / Ima Dwi Agustiningsih
| Main Author: | Agustiningsih, Ima Dwi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.um.ac.id/17391/ |
Daftar Isi:
- AgustiningsihImaDwi.2014.AlgoritmaAntColonyOptimization(ACO)padaMultiDepotVehicleRoutingProblem.SkripsiJurusanMatematikaFakultasMatematikadanIlmuPengetahuanAlamUniversitasNegeriMalang.PembimbingDra.SaptiWahyuningsihM.Si.KataKunciVehicleRoutingProblem(VRP)MultiDepotVehicleRoutingProblem(MDVRP)AlgoritmaAntColonyOptimization(ACO).12288122881228812288Teorigraphmerupakansalahsatutopikbahasanyangmenarikdibidangmatematika.PermasalahanMultiDepotVehicleRoutingProblem(MDVRP)merupakanpermasalahanperluasandariVehicleRoutingProblem(VRP)dengankondisidimanadepotyangdigunakansebagaipusatdistribusibaranglebihdarisatu.TujuandaripermasalanMDVRPadalahmembentukrutependistribusianpadamasing-masingdepotsehinggadiperolehjaraktempuhyangminimumdimanasetiapcustomerhanyadikunjungisatukaliolehtepatsatukendaraandengansetiapruteberawaldanberakhirdidepotyangsamadantotalpermintaandaricustomerdalamsaturutetidakbolehmelebihikapasitasangkutkendaraan.12288122881228812288KaurM.danGoyalS.(2013)dalamjurnalnyamenuliskanbahwaadabeberapatahapalgoritmadalammenyelesaikanmasalahMDVRPdenganmenggunakanAlgoritmaAntColonyOptimizationyaitudenganaturantransisistatustahappembaharuanjejakpheromonepembaharuanjejaklokaldandaftarcalonrutebaru.SedangkanMDVRPsendirimempunyaitigatahapandalammenyelesaikanmasalah.Sebelummasukpadatahaptransisistatusbeberapacustomerdikelompokkanberdasarkandepotterdekat.Aturantransisistatusdanpembaharuanjejakpheromonedimasukkanpadatahappembentukanrute.Padatahapterakhirurutanpengirimandipilihdenganmenggunakanpembaharuanjejaklokaldanperhitunganruteakhir.12288122881228812288PadaAlgoritmaAntColonyOptimizationdigunakanparameteryangmengontrolbobotrelatifpheromoneyaitudanparameterpengendalijarakatau.Parameterdandigunakanuntukmenghitungnilaiprobabilitasdarisemutpadatitikyangmemilihuntukmenujutitik.Untukmenghasilkannilaiprobabilitasdarisemutyangbesar.Sedangkanuntukmenghasilkannilaiprobabilitasyanglebihkecildanuntukmenghasilkanprobabilitasyangsangatkecil.Nilai(parametertingkatevaporasipheromone)yangbesarmengakibatkannilaipembaruanpheromonejugabesarsedangkanjikanilaikecilmakanilaipembaruanpheromonejugakecil.12288122881228812288PenyelesaianAlgoritmaAntColonyOptimizationinitelahdisimulasikanpada710dan20titik.DariketigasimulasitersebutterdapatsatuperbedaanhasilperhitunganyangakandibandingkandenganAlgoritmaClarkandWright.PerbedaanhasilsolusiinikarenapencarianruteantarAlgoritmaberbedayaknipadaAlgoritmaAntColonyOptimizationmenggunakanpembaruanpheromonedanClarkandWrigtholehMasrurohmenggunakansaving.