Penyelesaian Travelling Salesman Problem (TSP) menggunakan algoritma Simulated Annealing (SA), algoritma Particle Swarm Optimization-Simulated Annealing (PSO-SA) dan algoritma Genetic-Simulated Annealing (G-SA)

Maraditha, Amanda Utami (2020) Penyelesaian Travelling Salesman Problem (TSP) menggunakan algoritma Simulated Annealing (SA), algoritma Particle Swarm Optimization-Simulated Annealing (PSO-SA) dan algoritma Genetic-Simulated Annealing (G-SA). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_Cover.pdf Download (59kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_Abstrak.pdf Download (109kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_DaftarIsi.pdf Download (83kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_Bab1.pdf Download (154kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_Bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (250kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_Bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (350kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_Bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (751kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_Bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (116kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_DaftarPustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (95kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan penentuan rute terpendek dengan menggunakan Algoritma Simulated Annealing (SA), Algoritma Particle Swarm Optimization-Simulated Annealing (PSO-SA) dan Algoritma Genetic-Simulated Annealing (G-SA). Algoritma Simulated Annealing secara umum adalah metode optimisasi berdasarkan pada proses pendinginan yang digunakan dalam Metalurgi. Jika temperatur diturunkan, molekul–molekul akan mengatur dirinya untuk mencari susunan dengan tingkat energi yang lebih rendah. Molekul–molekul tersebut diberi kesempatan untuk mengatur diri sendiri sehingga diperoleh suatu keadaan stabil dengan tingkat energi yang minimum, dan kondisi inilah yang menghasilkan rute terpendek pada kasus TSP. Langkah yang dilakukan adalah menentukan rute awal dan T awal, kemudian menjalankan iterasi untuk mendapatkan rute baru dan mengevaluasi rute tersebut sesuai annealing schedule. Iterasi berhenti ketika sudah mencapai jumlah maksimum iterasi yang ditentukan. Algoritma Particle Swarm Optimization-Simulated Annealing (PSO-SA) adalah gabungan dari algoritma PSO dan Simulated Annealing. Algoritma PSO meniru proses yang terjadi dalam kehidupan populasi burung dan ikan dalam bertahan hidup. Algoritma PSO-SA merupakan suatu proses PSO dimana pencarian

Actions (login required)

View Item