Algoritma Genetika Dengan Crossover Teroptimasi Untuk Penyelesaian Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)
| Main Author: | Maulana, Avin |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/168416/1/Avin%20Maulana%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/168416/ |
Daftar Isi:
- Pada skripsi ini dibahas Algoritma Genetika (AG) dengan menggunakan crossover teroptimasi yang disebut Optimised Crossover Genetic Algorithm (OCGA) untuk menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). CVRP merupakan masalah penentuan rute dengan batasan berupa sejumlah kendaraan dengan kapasitas yang homogen. AG dipilih sebagai metode untuk menyelesaikan CVRP karena representasi solusi yang digunakan tepat untuk menyatakan rute. Umumnya, proses crossover pada AG dilakukan secara acak, sehingga diperlukan metode crossover yang lebih efektif dan efisien. Proses crossover teroptimasi dilakukan dengan menggunakan konsep perfect matching pada graf bipartite. OCGA dan AG diterapkan pada program MATLAB dengan menggunakan data uji yang ada, kemudian dilakukan perbandingan hasil baik dari segi jarak yang dihasilkan ataupun waktu komputasi. Hasil rute minimum yang didapat menunjukkan OCGA mampu bersaing dengan AG biasa.