Skripsi

Genetic algorithm with general variable neighborhood search (GA-GVNS) pada vehicle routing problem with backhauls multi trip and time window (VRPB-MTTW) dan implementasinya / Miftha Fauziah

Abstrak
Vehicle Routing Problem with Backhauls Multi Trip and Time Window (VRPB-MTTW) berkembang ketika perutean kendaraan multi-trip dengan backhaul dan batasan time window yang mengasumsikan bahwa pengiriman harus dilakukan sebelum penjemputan dalam permasalahan penentuan rute terpendek dalam pendistribusian. Pada penelitian ini menggunakan Algoritma Genetika-GVNS dengan beberapa tahapan inisialisasi solusi awal menggunakan Algoritma Sequential Insertion dilakukan perbaikan solusi dengan Algoritma Genetika tahap pertubasi dan tahap perbaikan solusi dengan algoritma RVND. Implementasi GA-GVNS terhadap VRPB-MTTW telah dibuat dengan bahasa pemrograman menggunakan software Delphi 7 sebagai alat bantu perhitungan. Input program berupa titik (merepresentasikan depot customer) jarak permintaan kapasitas time window kecepatan kendaraan popsize probabilitas crossover probabilitas mutasi jumlah generasi dan itermax. Program ini telah diujicobakan dengan beberapa customer menggunakan data simulasi yaitu 10 12 13 25 50 dan 70 customer. Output yang dihasilkan program berupa rute yang terbentuk beserta total jarak dan visualisasi graph. Pada uji coba data dengan 10 customer menghasilkan solusi lebih optimal 79 km dari Algoritma Sequential Insertion. Algoritma GA-GVNS meminimalkan kendaraan yang digunakan dari 2 kendaraan menjadi 1 kendaraan dibandingkan pada Algoritma Genetika. Hasil uji coba sejumlah parameter terhadap permasalahan dengan 10 pelanggan yang mempengaruhi perhitungan menunjukkan bahwa parameter popsize harus lebih besar dari jumlah titik pelanggan agar dapat memberikan hasil rute yang optimal dan probabilitas crossover memberikan hasil yang lebih optimal pada nilai probabilitas crossover yang besar. Sedangkan parameter jumlah generasi dan itermax memberikan hasil yang konstan pada setiap percobaan sehingga parameter tersebut tidak mempengaruhi hasil perhitungan.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2023.

Deskripsi Fisik

ix, 21 lembar : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

1761/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. ALGORITMA GENETIKA - GENERAL VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH
2. GENETIC ALGORITHM - GENERAL VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH

Pembimbing

1. Dra. Hj. Sapti Wahyuningsih, M.Si.; 2. Mohamad Yasin, S.Kom., M.Kom.

Lampiran Berkas