Skripsi

Algoritma improved general variable neighborhood search (IGVNS) untuk penyelesaian multi depot vehicle routing problem (MDVRP) / Sofia Salsabila

Abstrak
Multi Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) merupakan salah satu varian VRP yang memiliki lebih dari satu depot untuk melayani konsumen. Pada penelitian ini digunakan algoritma IGVNS untuk menyelesaikan permasalahan MDVRP. Algoritma IGVNS yang diterapkan diawali dengan tahap pengelompokan konsumen kemudian menggunakan algoritma Sequential Insertion untuk pembentukan solusi awal serta menggunakan hybrid strategy untuk tahap perbaikan solusi. Implementasi dari algoritma tersebut dibuat menggunakan program Borland Delphi 7.0. Program tersebut diujicobakan pada contoh permasalahan 2 depot 9 konsumen 3 depot 25 konsumen 3 depot 50 konsumen 4 depot 75 konsumen 5 depot 100 konsumen dan dataset. Solusi hasil dataset kemudian dibandingkan dengan algoritma GVNS. Dari uji coba menggunakan 5 dataset rata-rata persentase gap algoritma IGVNS sebesar 6 62% sedangkan algoritma GVNS sebesar 8 76%. Dapat dikatakan algoritma IGVNS memiliki solusi lebih baik dibandingkan solusi algoritma GVNS. Hal ini disebabkan pada tahap perbaikan proses VND diulang sebanyak vmax sehingga memungkinkan solusi hasil VND yang didapatkan lebih baik.

Informasi Detail

DDC

Rs 518.1 SAL a

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2022.

Deskripsi Fisik

vii, 37 lembar: ilus. ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

No Reg

07704/KI/22

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2022

Subjek

1. ALGORITMA - IMPROVED GENERAL VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH
2. ALGORITHM - IMPROVED GENERAL VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH

Pembimbing

1. Mohamad Yasin ; 2. Purwanto

Lampiran Berkas