Optimasi rute kendaraan dengan kapasitas mengunakan modifikasi algoritma artificial bee colony

Gratis

4
25
59
2 years ago
Preview
Full text

OPTIMASI RUTE KENDARAAN DENGAN KAPASITAS MENGUNAKAN MODIFIKASI ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY MUHAMMAD ZIDNY ALAM

  Ada 8 buah permasalhan benchmarkberbeda yang akan diselesaikan dan kemudian akan dibandingkan dengan algoritma lain untuk mengetahui seberapa baik algoritma artificial bee colonymenyelesaiakan permasalahan optimasi rute kendaraan dengan kapasitas. Shalawat serta salamteruntukNabi Muhammad SAW, menjadi sosok tauladan nyata seluruh umat agar selalu bersabar dan bertawakal, yang merupakan pengiring langkah penulis dalammenyusun penelitian yang berjudul “Optimasi Rute Kendaraan dengan KapasitasMenggunakan Modifikasi Algoritma Artificial Bee Colony ”.

PROGRAM STUDI METEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

  Ada 8 buah permasalhan benchmarkberbeda yang akan diselesaikan dan kemudian akan dibandingkan dengan algoritma lain untuk mengetahui seberapa baik algoritma artificial bee colonymenyelesaiakan permasalahan optimasi rute kendaraan dengan kapasitas. Shalawat serta salamteruntukNabi Muhammad SAW, menjadi sosok tauladan nyata seluruh umat agar selalu bersabar dan bertawakal, yang merupakan pengiring langkah penulis dalammenyusun penelitian yang berjudul “Optimasi Rute Kendaraan dengan KapasitasMenggunakan Modifikasi Algoritma Artificial Bee Colony ”.

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

  CVRP adalah permasalahan optimasi kombinatorial kompleks yang masuk dalam kategori NP-Hard Problem yaitusuatu permasalahan yang membutuhkan komputasi yang sulit dan waktu yang banyak seiring dengan bertambahnya ukuran data permasalahan. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan uraian latar belakang yang telah dikemukakan di atas, permasalahan yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimanamenerapkan algoritma ABC untuk menyelesaikan permasalahan CVRP agar didapatkan hasil terbaik yaitu biaya total perjalanan yang minimum.

1. Mendapatkan algoritma ABC yang mampu menyelesaikan permasalahan CVRP

  Menyelesaikan permasalahan CVRP dengan mendapatkan hasil terbaik menggunakan algoritma ABC dan kemudian akandibandingkan hasil yang didapat melalui algoritma ABC dengan hasil algoritma lain yaitu Branch and Cut yang telah dilakukan oleh J. N Letchford, dan R.

1.4 Batasan Masalah

  Untuk lebih memfokuskan penelitian dan menyederhanakan permasalahan, ada batasan-batasan yang digunakan dalam penelitian iniadalah sebagai berikut : 1. Kendaraan yang digunakan homogenous fleet artinya armada angkutan yang digunakan memiliki kapasitas maksimum seragam.

2. Pada permasalahan yang diangkat digunakan satu depot

  1 Manfaat yang bisa diperoleh dari penelitian ini dalam bidang keilmuan adalah : Biaya perjalanan berbanding lurus dengan total jarak tempuh untuk semua kendaraan. 2 = titik aksis dari kota q 1 = titiki ordinat dari kota p 2 = titik aksis dari kota p �( , ) = jarak antara kota p dan q 3.

1.5 Manfaat Penelitian

1. Adanya pendekatan baru dalam menyelesaiakan permasalahan CVRP dengan menggunakan algoritma ABC

  2. Penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan atau referensi bagi peneliti lain yang ingin mempelajari algoritma ABC ataupermasalahan CVRP.

BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Graf

  Sebuah graf = (�, ) terdiri atas sekumpulan objek � = { , , 1 2 … , } yang disebut himpunan titik atau simpul, dan sebuah himpunan = { , , lain 1 2 … , } yang merupakan himpunan sisi, sedemikian hingga setiap sisi dikaitkan dengan suatu pasangan tak terurut ( , ) [1]. Hal yang perlu diperhatikan dalam sebuah graf adalah insidensi antara titik-titk dengan sisi-sisinya.

2.1.1 Jenis-Jenis Graf

Menurut [1] berdasarkan ada atau tidaknya loop atau sisi ganda pada suatu graf, maka graf digolongkan menjadi dua jenis :

1. Graf sederhana (simple graph)

  Graf tak-sederhana (multigraph)Graf yang mengandung sisi berganda atau loop dinamakan graf tak- sederhana, seperti pada Gambar 1 dan 2 3 1. (a) Graf berarah dan (b) Graf berganda berarah Pada kehidupan nyata pengembangan graf sangatlah luas dan menghasilkan bermacam-macam permasalahan salah satunya adalah Capcaited Vehicle Routing Problem, dimana peneliti akan mencoba menyelesaikannya dengan algoritma Artificial Bee Colony.

2.2 Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)

  Capacitated vehicle routing problem(CVRP) adalah suatu permasalahan dimana terdapat sejumlah titik customer atau kota dan sejumlah kendaraan yang berada pada satu depot yang harus ditentukan rutenya agarmampu melayani semua customer dengan batasan kapasitas pada setiap kendaraannyadan mendapatkan biaya yang minimum. CVRP adalah salahsatu permasalahan NP-Hard yaitu suatu permasalahan yang membutuhkan usaha komputasi yang besar seiring dengan bertambahnya ruang lingkuppermasalahan, dalam hal ini adalah jumlah titik customer atau kota.

2.3 Artificial Bee Colony

  Ketika Employed Bee menemukan sumber makanan, Employed Bee akan melakukan local search dan mencoba memanfaatkan lokasi disekitar sumber makanan yang ditemukannya dan mencari sumber makanan lain yang lebih baik. Jika sumber makanan yang baru ditemukan menghasilkan nektar tebaik dari sebelumnya, maka sumber makanan yang lama akanditinggalkan dan digantikan dengan yang baru.

1. Inisialisasi : Menentukan solusi awal dengan me-

  Setiap populasi menggambarkansebagai posisi dari sumber makanan dan dinotasikan sebagai � , dimana i adalah banyaknya solusi yang telah ditentukan ( = 1,2,… , � ) dan setiap solusi memiliki D vektor dimensi, jadi j menunjukkan dimensi dari solusi ( = 1,2, … , ). Scout Bee : Jika sumber makanan tidak mengalami perbaikan sampai batas yang telah ditentukan, maka sumber makanan tersebut akan ditinggalkan dan Employed Bee akan menjadi Scout Beemencari sumbermakanan baru secara random menggunakan persamaan (9).

2.4 Neighbourhood Operator

  Random Swaps ≠ dan menukar pelanggan yang terletak pada posisi indeks i dan j[3]. Dengan syarat biaya rute berkurang dan tidak melanggar kendala yang ada maka hal tersebut dapat dilakukan.

BAB II I METODE PENELITIAN

3.1 Alur Penelitian

  Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan dan mengembangkan model ABC dalam menyelesaikan permasalahan CVRP. Untuk mendapatkanhasil terbaik, dibutuhkan suatu langkah-langkah sistematis dalam menyelesaiakan permasalahan ini, yaitu menguraikan kerangka berpikir,membuat formulasi dan mengembangkan model, hingga sampai menghasilkan pembahasan dan mendapatkan kesimpulan dari penelitian ini.

3.2 Chart Alur Penelitian

Studi Literatur Studi Pustaka Perumusan Masalah Tahap PengembanganRoute Constructions Distance Improvements Tahap Pengujian Tahap Pembahasandan Kesimpulan

3.2.1 Studi Literatur

  Adapunperumusan permasalahan yang akan diteliti yaitu bagaimana menerapakan algoritma ABC ke dalam permasalahan CVRP untuk mendapatkan jarak yangminimum dengan tanpa melanggar kendala dengan sejumlah kendaraan yang telah ditentukan. Tujuan yang akan dicapai pada penelitian ini Studi literatur yang dilakukan peneliti adalah bertujuan untuk memperoleh dan memahami teori-teori yang berhubungan dengan metodeyang digunakan dan permasalahan pada penelitian ini.

3.2.2 Tahap Pengembangan

  Pengembangan model algoritma terbagimenjadi 2 fase, yaitu fase pertama route construction dan fase kedua adalah distance improvement. Sedangkan pada fase kedua digunakan algoritma ABC untuk memperbaiki total jarak dari solusi yang dihasilakan pada fase pertama.

3.2.2.1 Route Construction

  Ketika penggabungan dua rute tidak menghasilkan jarak total yang baik, maka algoritma Clark and Wright akan mencoba menukar dua pelanggan dalam duarute yang berbeda dengan menghancurkan dua ikatan rute dan menyusun kembali dua ikatan rute yang baru. Langkah 4 : Untuk memperluas rute selanjutnya, ada beberapa kasus yang perlu diperhaikan untuk membentuknya, misalakan (i, j) adalah rute awal yang telah terbenuk dan (k, l) adalah rute yang akan dipilih selanjunya.

3.2.5 Flowchart

  Insertalgoritma Clark and Wright Evaluasi rute; cek kapasitasdan hitung nilai fitness Hitung nilai fitnesskemudian simpan rute kemudian simpan ruteawal sebagai rute terbaik sementara N memenu Perbaikan rutehi iterasi dengan Rand. Swap Random rute baru kemudian simpan Y sebagai rute terbaik Evaluasi rute; cek kapasitasSimpan rute dan hitung nilai fitness terbaik sebagairute optimal global kemudian simpan rute N memenu hi iterasi Y Y N memenu trial > hi iterasi Limit ?

BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL

4.1 Data Uji Coba

  Data yang digunakan dalam peroses uji coba yang dilakukan pada algoritma ABC dalam menyelesaikan permasalahan CVRP ada tujuh jenispermasalahan berbeda yaitu : 1. Data-data diatas akan menjadi masukkan dalam pembentukan rute yang dilakukan dengan menggunakan algoritma ABC.

4.2 Implementasi Algoritma

  Dalam Subbab ini nantinya akan dijelaskan mengenai aalur penyelesaian permasalahan tersebut dengan menggunakan algoritma yang diusulkan. Sesuai dengan yang dijelaskan pada bab sebelumnya, pada fase ini pembentukan rute awal akan dilakukan menggunakan metode Clark and Wright dan kemudian akan diperbaiki dengan algoritma ABC.

4.2.1 Route Constructions

  Dari tabel matriks nilai saving diatas maka rute yang terbentuk adalah dengan menyisipkanpelanggan 4 kedalam rute sebelum pelanggan 5, maka rute yang [1 4 5 9 10 1].terbentuk adalah 4. Pilih pelanggan baru dengan nilai saving terbesar sebagai pelanggan awal pembentukan rute baru, yaitu pasangan pelanggan yang mungkinadalah (3,7), maka rute baru yang terbentuk adalah [1 3 7 1].

8. Buat rute baru dengan memilih pasangan pelanggan dengan nilai

  Rute Awal Setelah pembentukan rute awal yang dilakukan menggunakan metode Clark and Wright maka dilanjutkan dengan tahap perbaikan rute menggunakan algoritma ABC agar mendapatkan jarak yang minimum. Dalam hal ini digunakan beberapa parameter dan aturan sebagai berikut :Rute awal yang terbentuk digabungkan dalam satu buah baris matriks dan disimpan sebagai rute terbaik sementaraBestFood = [1 4 5 9 10 1 3 7 8 1 2 6 1 ]Jumlah kendaraan tidak boleh melebihi dari yang ditentukanNilai awal trial adalah 0 Langkah 1 Employed Bee 1.

2. Kemudian lakukan swap atau pertukaran terhadap dua indeks tersebut

  Cek total permintaan dari setiap rute apakah melebihi kapasitas kendaraan, Jika tidak maka bandingkan jaraknya dengan rutesebelumnya, dan jika ya maka kembali random dua indeks matriks berbeda dan tambah nilai trial dengan 1, dalam hal ini total permintaandari setiap rute diatas adalah [62 34 26]. Cek apakah total permintaan setiap rute melebihi kapasitas, jika tidak maka lanjutkan ke tahap berikutnya yaitu bandingkan total jarakdengan rute sebelumnya, dan jika iya maka kembali ke tahap awal langkah 2 dan nilai trial ditambah 1.

4.3 Hasil Eksperimen

  Hal ini menunjukkan bahwa untuk permasalahan dengan pelanggan yang berukuran sedang algoritmaABC mampu menyelesaikan permasalahan dengan lebih baik karena pada algoritma ABC terdapat sistem limit yaitu rute terbaik akan dibuang jikapercobaan perbaikan pada rute tersebut telah mencapai limit yang ditentukan, hal ini dilakukan agar ABC tidak terjebak pada solusi optimal lokal. Perbaikan rute yang dilakukan oleh algoritma ABC diatas terlihatmampu menghasilkan solusi yang lebih baik dari algoritma Branch and Cut pada permasalahan tertentu.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

  Percobaan yang dilakukan untuk menyelesaikan data permasalahan untuk pelanggan kurang dari 100, algoritma ABC mampumenghasilkan solusi yang lebih baik dari solusi algoritma Branch and Cut. Sedangkan untuk data permasalahan yang memiliki pelanggan lebih dari 100 algoritma ABC mampu menyelesaikannya namun tidak lebihbaik dari algoritma pembanding.

5.2 Saran

Berdasarkan evaluasi yang dilakukan terhadap performansi algoritmaABC, ada beberapa saran yang perlu dipertimbangkan dalam pengembangan tugas akhir ini, antara lain sebagai berikut :

1. Algoritma ABC merupakan salah satu alternatif dalam penyelesaian

  Algoritma yang diterapkan ini masih berupa simulasi, diharapkan nantinya dapat diterapkan lebih lanjut kedalam permasalahan nyatadengan penggabungan pada Sistem Informasi Geografis 3. Diharapkan untuk penelitian lebih lanjut algoritma ABC dapat diterpakan pada permasalahan Vehicle Routing Problem jelanis lain.

Dokumen baru

Dokumen yang terkait

Analisis dan simulasi keefektifan alat penukar kalor tabung sepusat dengan variasi kapasitas aliran fluida panas, kapasitas aliran fluida dingin, dan suhu masukan fluida panas dengan aliran sejajar
0
34
126
Penggunaan algoritma dijkstra dalam pencairan rute tercepat dan rute terpendek : studi kasus pada jalan raya antara wilayah Blok M dan Kota
4
22
210
Optimasi rute kendaraan dengan kapasitas mengunakan modifikasi algoritma artificial bee colony
4
25
59
Perbandingan minat belajar matematika antara siswa yang mengunakan pendekatan pembelajaran kooperatif tehnik TPS Think pair share dengan siswa yang mengunakan metode pemberian tugas
0
14
200
Strategi pembelanjaan matematika dengan mengunakan metode quantum learning
0
9
0
Prediksi kecenderungan konsumen dalam memilih jenis kendaraan poda empat berdasarkan spesifikasi kendaraan mengunakan decision tree dengan metode gini
1
4
81
Implementasi algoritma genetika untuk pencarian rute minimum dalam travelling salesman problem
1
8
24
Analisis perfomasi algoritma beam pada pencarian rute terpendek di Kota Tasikmalaya
2
15
157
Implementasi algoritma genetika untuk pencarian rute minimum dalam travelling salesman problem
2
5
24
Pembangunan aplikasi penjadwalan kuliah menggunakan algoritma ant colony
18
51
31
Implementasi algoritma bee colony optimization dalam mencari langkah solusi terpendek pada Puzzle Rubik's cubw
1
12
1
Pencarian rute terpendek dengan menggunakan algoritma Fyold Warshall untuk taksi dengan rute Terminal Leuwi Panjang - Dipati Ukur
7
44
150
Tatalaksana komprehensif prosedur Millard modifikasi dengan nasoalveolar molding pada labiognatopalatoskizis komplit bilateral
0
1
7
Mahkota tiruan metal porselen anterior dengan modifikasi tepi porselen
0
0
7
Honey bee diseases and pests
0
0
42
Show more