Show simple item record

dc.contributor.authorValentia Atiyatna
dc.date.accessioned2014-01-24T06:50:13Z
dc.date.available2014-01-24T06:50:13Z
dc.date.issued2014-01-24
dc.identifier.nimNIM051810101044
dc.identifier.urihttp://repository.unej.ac.id/handle/123456789/23562
dc.description.abstractT rave ll ing Salesm an Problem (T S P ) a da lah suatu pe nc a ria n rut e pe rja lan a n n kota de n g a n bia y a ter mu ra h de n ga n men g unjun g i se mua kota ha n y a sa tu ka li . B ia y a da pa t diasumsi ka n se ba ga i jar a k, w a ktu, ba h a n b a ka r, da n s e ba ga in y a . B e rda sa rka n bia y a , pe rma sa lah a n TS P da pa t diba g i menj a di dua , y a it u TSP sim e tri s da n TSP a sim e tris. P a da TSP sim e tris, bia y a da ri kota 1 k e kota 2 a da lah sa ma de ng a n bia y a da ri kota 2 ke kota 1. S e da n g ka n pa d a TSP a sim e tris, bia y a d a ri kota 1 ke kota 2 ti da k sama de n g a n bia y a da ri kota 2 k e kota 1. Alg or it ma Ge ne ti k C o mm onali ty mer up a ka n suatu pe n g e mban ga n d a ri a lg or it ma Ge ne ti ka . J ika da lam a l g or it ma g e n e ti ka ba ku, pr oses re p roduk si dil a kuka n mela lui ope ra to r tukar sil a ng da n mut a si. S e ti a p kr omos om diev a luasi de n g a n mengg un a ka n fun g si fi tn e ss . S e da ng k a n pa da a l goritm a g e ne ti k c omm ona li ty , ope ra si tukar sil a ng dide finisi ka n ke mbali da lam dua ta ha p (Che n & S tephe n, 1999) : 1) meme li ha ra c om mon sc he ma maksim a l da ri dua induk, da n 2) mele ngka pi solus i de nga n c onst ruction he uris ti c . Ka re na ke t ur una n y a n g dihasil ka n a ka n lebih ba ik dibanding ka n de n ga n ke dua indukn y a , maka e vo lusi a ka n ter jadi tanpa men y a t a ka n se leksi a lam se c a ra e ks pli sit . De nga n ka t a lain , e volus i ter j a di tanpa melibatka n fung si fi tness . P e ne li ti a n dil a kuka n de nga n be b e ra p a l a ng k a h. L a n g k a h pe r tama memba ng kit ka n populas i a wa l (r ute a w a l) me ngg una k a n c onst ruction he uris ti c de nga n metode A I ( Arbit rary Inse rti on ). L a n g k a h ke dua mela kuka n re p rod uksi solus i ba ru de n ga n ope r a si tukar sil a n g . L a n g k a h ke ti g a m e mbentuk pop ulasi ba ru (k umpul a n rute )Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa jarak perjalanan terpendeknya sepanjang 1007 km dengan rute 1-13-24-7-20-23-22-19-1621-25-4-11-9-15-18-14-2-17-8-10-12-5-3-6 dan diperoleh kesimpulan dapat dihasilkan jarak yang sama dengan rute yang berbeda disebabkan adanya proses penyisipan kota-kota yang tidak terdapat pada Graf Partial Order menggunakan metode AI. .en_US
dc.language.isootheren_US
dc.relation.ispartofseries051810101044;
dc.subjectTravelling S alesman Problem ( T S P )en_US
dc.titleP EN Y ELESA I A N T RA V EL L I N G S AL ESMAN P RO BL EM (TSP ) A SI M ETR I S D EN GA N A LGOR I TM A GEN ETI K C O MMO N AL I T Yen_US
dc.typeOtheren_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record