Computer File
Penerapan algoritma artificial bee colony untuk masalah quadratic assignment problem
Quadratic Assignment Problem (QAP) adalah suatu permasalahan
dimana akan ditempatkan sejumlah fasilitas ke sejumlah lokasi dengan biaya
yang sebanding dengan aliran antarfasilnas dikali dengan jarak antarlokasi
dengan tujuan untuk meminimasi total biaya perpindahan material antar fasilitas.
QAP merupakan masalah kombinatorial yang sulit karena solusi dari
permasalahan ini merupakan kombinasi dari fasilitas-fasilitas yang mungkin
ditempatkan. Dalam dunia nyata, setidaknya pabrik akan mengalami satu kali
permasalahan QAP yaitu pada saat sebuah pabrik akan dibangun dan disusun
fasilitas-fasilitasnya. Semakin banyak fasilitas yang ada maka akan semakin
banyak pula kemungkinan solusi yang ada sehingga semakin sulit untuk
menyelesaikan permasalahan QAP secara manual. Oleh karena itu, digunakan
metode heuristic untuk meyelesaikan permasalahan QAP.
Pada penelitian ini digunakan algoritma Artificial Bee Colony (ABC) untuk
menyelesaikan QAP. ABC merupakan metode yang terinspirasi oleh perilaku
kawanan lebah madu dalam mencari makanan. Dalam ABC, bunga merupakan
kode yang akan digunakan untuk mewakili solusi yang akan dicari. Bunga ini
terdiri dari 3 bagian, yaitu dimensi, posisi, dan madu. Selain itu, terdapat 3
macam lebah, yaitu employed bees, onlooker bees, dan scout bees. Employed
bees dan onlooker bees bertugas untuk mencari bunga tetangga. Perbedaan
kedua lebah tersebut adalah dalam hal mengunjungi bunga. Scout bees
bertugas untuk mengganti suatu bunga yang. telah melebihi nilai limit dengan
bunga baru. Hasil dari penelitian ini akan dibandingkan dengan algoritma Viral
System dan mengetahui parameter-parameter yang berpengaruh terhadap
kasus yang diteliti
Algoritma ABC ini diterapkan pada 10 kasus. Hasil dari penelitian ini
adalah terdapat beberapa parameter yang mempengaruhi pencarian solusi F(x).
Parameter S dan MCN berpengaruh pada Kasus 3a dan 3b, ,parameter S, L, dan
MCN pada kasus 2, 3c, 4, 5, 6, 7, dan kasus 8, interaksi parameter L dan MCN
pada kasus 3a, interaksi parameter S dan L pada kasus 6, interaksi parameter S
dan MCN pada kasus 6, 7, dan 8, interaksi parameter S , L, dan MCN pada kasus
5. Kesimpulan lain yang diperoleh melalui penelitian ini adalah mengenai
perfomansi algoritma Artificial Bee Colony dengan Viral System. Berdasarkan
pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma ABC
memiliki perfomansi sama baiknya dengan VS pada kasus 2 dan kasus 3b
sedangkan untuk kasus lainnya performansi ABC lebih baik dan VS.
Barcode | Tipe Koleksi | Nomor Panggil | Lokasi | Status | |
---|---|---|---|---|---|
skp26982 | DIG - FTI | Skripsi | TI NOV p/12 | Perpustakaan | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Missing |
Tidak tersedia versi lain