VEHICLE ROUTING PROBLEM DENGAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS FUZZY LOGIC CONTROLLER

DEWANTI KUMALA SARI, . (2017) VEHICLE ROUTING PROBLEM DENGAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS FUZZY LOGIC CONTROLLER. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text Skripsi_Dewanti Kumala Sari_3125120199_FMIPA.pdf Download (4MB)
Preview	Image Lembar Persetujuan.jpg Download (401kB) | Preview

Abstract

Vehicle routing problem (VRP) memiliki peranan pokok dalam manajemen logistik yang berperan dalam merancang rute optimal sejumlah kendaraan pada depot pelayanan pelanggan. Algoritma genetika merupakan algoritma yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah pencarian rute optimal. Algoritma genetika akan dikombinasikan dengan fuzzy logic controller untuk menentukan nilai probabilitas crossover dan probabilitas mutasi. Dari hasil analisis algoritma genetika berbasis fuzzy logic controller untuk kasus yang dibahas diperoleh hasil bahwa solusi optimal menggunakan input ukuran populasi 100 dan generasi 100 lebih baik dari solusi yang didapatkan dengan input populasi dan generasinya berturut-turut adalah (100 dan 100),(100 dan 500),(100 dan 1000),(500 dan 100), dan (1000 dan 100). Kemudian didapatkan rute terbaiknya adalah A-X-M-K-J-L-C-O-R-A untuk kendaraan 1, A-F-T-B-G-HD-Y-E-A untuk kendaraan 2, dan A-U-V-S-Q-W-N-I-P-A untuk kendaraan 3 dengan panjang total jalur terbaiknya adalah 672.4 km dengan memasukkan populasi 100 dan generasi 100. Vehicle routing problem (VRP) has a key role in logistics management that plays a role in designing the optimal route of a number of vehicles at a customer service depot. Genetic algorithm is an algorithm Often used to solve the problem of optimal route search. The genetic algorithm will be combined with a fuzzy logic controller to control the probability value of the crossover and the probability of the mutation. From the analysis of Genetic algorithm based on fuzzy logic controller for the case discussed obtained the result that the optimal solution using the input population size 100 and generation 100 is better than the solutions obtained with the population and generation inputs are (100 and 100), (100 and 500), (100 And 1000), (500 and 100), and (1000 and 100). The best route is A-X-M-K-J-L-C-O-R-A for vehicle 1, A-F-T-BG-H-D-Y-E-A for vehicle 2 and A-U-V-S-Q-W-N-I-P-A for vehicle 3 with the best total path length is 672.4 km by entering population 100 and generation 100.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1) Ratna Widyati, S.Si., M.Kom 2) Med Irzal, M.Kom
Subjects:	Sains > Matematika
Divisions:	FMIPA > S1 Matematika
Depositing User:	sawung yudo
Date Deposited:	23 Mar 2022 05:53
Last Modified:	23 Mar 2022 05:53
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/25173

Actions (login required)

View Item