Penerapan Kombinasi Genetic Algorithm dan Iterated Local Search pada Multi-Depot Capacitated Vehicle Routing Problem

Abstract

Logistik adalah suatu sistem untuk mengirimkan barang atau produk dari perusahaan kepada pelanggan. Salah satu permasalahan dalam dunia logistik yaitu penentuan rute distribusi barang. Permasalahan ini disebut dengan vehicle routing problem (VRP). Multi-depot capacitated vehicle routing problem (MDCVRP) adalah variasi dari vehicle routing problem (VRP) yang didasarkan pada permasalahan distribusi barang dimana jumlah depot lebih dari satu dengan tambahan bahwa setiap kendaraan memiliki batas kapasitas yang diangkut. Dalam penelitian ini, penulis menerapkan kombinasi dua algoritma metaheuristik, yaitu Algoritma Genetika (GA) dan Iterated Local Search (ILS), yang selanjutnya disebut sebagai algoritma GA&ILS. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil penerapan algoritma GA&ILS untuk menyelesaikan MDCVRP pada 20 data simulasi yang dikelompokkan menjadi empat ukuran (25, 50, 75, dan 100 titik pelanggan). Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa algoritma GA&ILS optimal untuk data skala kecil, namun tidak optimal untuk data skala besar.