Computer File
Penerapan algoritma cat swarm optimization untuk memecahkan generalized travelling salesman problems
Dalam melakukan distribusi barang, salah satu biaya yang harus dikeluarkan adalah biaya transportasi. Jika tempat tujuan distribusi terbagi dalam beberapa tempat, maka untuk menekan biaya transportasi perlu dicari rute terpendek yang harus dilewati. Dalam penelitian operasional, salah satu yang berhubungan dengan pencarian rute terpendek adalah Generalized Travelling Salesman Problem (GTSP). GTSP merupakan bentuk umum dari TSP di mana dalam GTSP setiap kota dikelompokkan ke dalam beberapa buah kelompok yang disebut cluster. Dalam GTSP, seorang salesman diharuskan untuk mengunjungi sebuah kota pada setiap cluster yang ada dengan mempertimbangkan jarak yang terpendek. Untuk mendapatkan jarak terpendek, akan sangat sulit jika menggunakan metode analitis.Dalam penelitian ini, digunakan algoritma Cat Swarm Optimization (CSO) untuk menyelesaikan kasus GTSP. Dalam algoritma CSO, solusi akan direpresentasikan sebagai posisi kucing. Untuk mencari solusi terbaik, posisi kucing akan dimanipulasi sedemikian rupa dalam dua buah mode utama yaitu seeking mode dan tracing mode. Seeking mode menggambarkan kucing saat beristirahat sedangkan tracing mode menggambarkan kucing saat bergerak mengejar mangsa. Pada seeking mode akan dilakukan proses eksploitasi, sedangkan pada tracing mode akan dilakukan proses eksplorasi. Algoritma CSO yang dirancang akan diimplementasikan ke dalam empat buah kasus GTSP. Dengan menggunakan algoritma CSO, untuk kasus 10att48 didapatkan solusi terbaik dengan jarak 5394. Untuk kasus 11berlin52, didapatkan solusi terbaik dengan jarak 4040. Untuk kasus 14st70, didapatkan solusi terbaik dengan jarak 323. Sedangkan kasus 20rat99 didapatkan solusi terbaik sebesar 725. Untuk kasus 10att48 dapat menyamai performansi algoritma Branch and Cut. Untuk kasus 11berlin52 algoritma CSO mampu mendapatkan solusi dengan jarak optimal. Sedangkan untuk kasus 14st70 dan 20rat99 performansi algoritma CSO tidak lebih baik dari algoritma Branch and Cut.
Barcode | Tipe Koleksi | Nomor Panggil | Lokasi | Status | |
---|---|---|---|---|---|
skp32864 | DIG - FTI | Skripsi | TI YAK p/16 | Perpustakaan | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Missing |
Tidak tersedia versi lain