Suprayogi, DwiAries (2014) Optimasi Traveling Salesman Problem with Time Window (TSPTW) Menggunakan Algoritma Genetika: Studi Kasus Rute Antar Jemput Laundry. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Optimasi dalam pemilihan rute perjalanan merupakan satu masalah yang paling banyak dibahas dengan pengiriman barang sebagai salah satu contohnya. Pengiriman barang seperti antar jemput laundry dengan beberapa pelanggan yang memiliki waktu khusus untuk menerima barang adalah salah satu problem yang bisa dihadapi dengan banyaknya penyedia jasa laundry. Penghitungan rute terpendek memegang peranan penting karena harus tepat waktu dan dilakukan dalam waktu yang sangat singkat. Berbeda dengan TSP konvensional yang tujuannya adalah untuk meminimalkan jarak, kasus ini juga harus dipertimbangkan waktu datang yang sesuai untuk tiap-tiap pelanggan. Algoritma genetika adalah salah satu algoritma untuk menyelesaikan permasalahan multi objective, sehingga dapat diterapkan untuk masalah pemilihan rute antar jemput laundry. Pencarian solusi untuk permasalahannya adalah dengan mengkombinasikan solusi-solusi (kromosom) yang ada untuk menghasilkan solusi baru dengan menggunakan operator genetika (seleksi, crossover dan mutasi). Untuk mencari solusi terbaik digunakan beberapa kombinasi probabilitas crossover dan mutasi serta ukuran populasi dan ukuran generasi. Dari hasil pengujian kombinasi probabilitas crossover yang terbaik adalah 0.4 dan mutasi adalah 0.6 sedangkan untuk ukuran generasi optimal adalah 2000. Perbedaan data dapat mempengaruhi parameter algoritma genetika.
English Abstract
Routing optimization is a widely discussed problem in the area of computer science research. An example of the problem is delivery problem such as laundry pickup. In this case, each customer has reserved or preferred time to receive their order. Unlike the conventional TSP that has goal to choose the shortest path, in this case the right arrival time for each customer must be considered. Genetic algorithms are class of heuristic algorithm that can be applied to Optimization Laundry Pickup Service Route problem. The best Solution for the problem is achieved by combining solutions (chromosomes) to produce new solutions using genetic operators (selection, crossover and mutation). A set of exeperiments are performed to find the best combination of parameters such as crossover probability, mutation probability, population size, and number of generation. From the test results the best combination crossover probability is 0.4 and mutation probability is 0.6. The optimum number of generation is 2000.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FT IK/2014/94/051403421 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Hasbi |
| Date Deposited: | 26 Jun 2014 09:28 |
| Last Modified: | 21 Oct 2021 06:15 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/138275 |
Preview |
Text
01-VRPTW-GA.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |