Optimasi Cvrptw menggunakan algoritma Artificial Bee Colony dan Adaptive Large Neighborhood Search

Amalia, Marettha Audia (2026) Optimasi Cvrptw menggunakan algoritma Artificial Bee Colony dan Adaptive Large Neighborhood Search. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text 1_Cover.pdf Download (340kB) | Preview
Preview	Text 2-Abstrak.pdf Download (47kB) | Preview
Preview	Text 3_skbebasplagiarism.pdf Download (559kB) | Preview
Preview	Text 4_daftarisi.pdf Download (47kB) | Preview
Preview	Text 5_bab1.pdf Download (114kB) | Preview
	Text 6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (321kB) | Request a copy
	Text 7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (256kB) | Request a copy
	Text 8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text 9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (39kB) | Request a copy
	Text 10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (50kB) | Request a copy
	Text 11_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (60kB) | Request a copy

Abstract

Aktivitas distribusi barang memerlukan perencanaan rute kendaraan yang optimal untuk meminimalkan total jarak tempuh dengan tetap mempertimbangkan berbagai kendala dalam proses distribusi. Salah satu permasalahan yang dapat digunakan untuk menggambarkan kondisi tersebut adalah Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW), yaitu permasalahan penentuan rute kendaraan dengan memperhatikan kapasitas kendaraan dan waktu pelayanan pelanggan. Tujuan utama dari Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) adalah menentukan rute distribusi dengan total jarak tempuh minimum tanpa melanggar kendala kapasitas kendaraan maupun waktu pelayanan pelanggan. Penelitian ini menggunakan algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dikombinasikan dengan metode Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) untuk menyelesaikan permasalahan Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW). Algoritma Artificial Bee Colony (ABC) digunakan sebagai metode utama dalam proses pencarian solusi, sedangkan Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) digunakan untuk meningkatkan kualitas solusi melalui proses destroy dan repair. Penelitian ini bertujuan menganalisis kinerja algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dasar dan algoritma Artificial Bee Colony (ABC) yang dimodifikasi menggunakan Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) dalam menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW). Diharapkan modifikasi tersebut mampu menghasilkan solusi dengan total jarak tempuh yang lebih minimum serta memenuhi seluruh kendala kapasitas kendaraan dan waktu pelayanan pelanggan.

Actions (login required)

View Item