Hybrid Particle Swarm Optimization (PSO) dan Simulated Annealing (SA) untuk Optimasi pada Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)

Mari, Farhanna and Wayan Firdaus Mahmudy, S.Si., M.T., Ph.D. and Ir. Purnomo Budi Santoso, M.Sc., Ph.D. (2019) Hybrid Particle Swarm Optimization (PSO) dan Simulated Annealing (SA) untuk Optimasi pada Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Permasalahan rute kendaraan dengan kapasitas atau Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) merupakan salah satu permasalahan optimasi kombinatorial kompleks yang masuk dalam kategori NP-Hard Problem yaitu suatu permasalahan yang membutuhkan komputasi yang sulit dan waktu komputasi yang tinggi seiring dengan bertambahnya ukuran data permasalahan. Salah satu persoalan nyata dalam industri/bisnis adalah distribusi produk, persoalan ini merupakan salah satu proses logistik dalam industri yang paling banyak menghabiskan biaya. Produk harus didistribusikan kepada pelanggan di lokasi yang berbeda dan juga dengan permintaan yang bervariasi. Oleh karena itu, diperlukan penentuan rute dalam perjalanan distribusi produk untuk meminimalkan biaya distribusi sehingga target keuntungan bisa dicapai secara optimal. Dalam penelitian ini akan dilakukan implementasi metode berupa modifikasi dan hibridisasi algoritme meta-heuristik yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dan Simulated annealing (SA) untuk menyelesaikan permasalahan kombinatorial tersebut. Hibridisasi dilakukan untuk saling menutupi kekurangan dari metode PSO dan SA untuk menghasilkan fungsi objektif yang optimal. PSO memiliki kekurangan yaitu keterbatasannya dalam pencarian lokal sehingga seringkali terjebak dalam konvergensi dini. Sehingga dibutuhkan kombinasi algoritme berbasis pencarian lokal untuk menutupi kekurangan PSO tersebut. Namun, PSO juga memiliki kelebihan yang tidak dimiliki oleh SA yaitu kemampuannya dalam pencarian global. Sehingga diharapkan implementasi dari hibridisasi kedua metode tersebut akan memberikan hasil yang optimal. Berdasarkan hasil penelitian telah didapatkan parameter terbaik dari modifikasi kedua metode yang akan digunakan sebagai parameter dari hibridisasi yang akan dilakukan. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Hybrid Modified PSO dan SA (HMPSA) telah berhasil memberikan solusi terbaik dibandingkan dengan PSO dan SA basic maupun modified dengan nilai rata-rata Gap sebesar 0.239

English Abstract

-

Other obstract

-

Item Type:	Thesis (Magister)
Identification Number:	TES/006.31/MAR/h/2019/041904286
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci : Capacitated Vehicle Routing Problem, Hibridisasi, Particle Swarm Optimization, Simulated annealing.
Subjects:	000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.31 Machine learning
Divisions:	S2/S3 > Magister Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer
Depositing User:	yulia Chasanah
Date Deposited:	30 Aug 2022 02:19
Last Modified:	30 Aug 2022 02:20
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193760

Text Farhanna Marie - Tesis Bismillah Final.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Actions (login required)

View Item