PENGARUH FITNESS SHARING DALAM ALGORITMA BEREVOLUSI UNTUK MENGOPTIMUMKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PENGARUH FITNESS SHARING DALAM ALGORITMA BEREVOLUSI UNTUK MENGOPTIMUMKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)


Pengarang

Juniana Husna - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

0508101010025

Fakultas & Prodi

Fakultas KIP / Pendidikan Matematika (S1) / PDDIKTI : 84202

Subject
Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam., 2010

Bahasa

Indonesia

No Classification

518.1

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Travelling Salesman Problem (TSP) termasuk kedalam persoalan optimasi kompleks yang sulit diselesaikan dan membutuhkan waktu yang sangat lama untuk jumlah kota yang besar. Algoritma berevolusi adalah algoritma yang sangat tepat digunakan untuk. menyelesaikan masalah optimasi kompleks, karena merupakan bagian dari metode heuristik. Namun demikian, algoritma berevolusi sebagaimana algoritma lainnya juga bisa mengalami fenomena kekonvergenan dini, dimana variasi dihilangkan dari suatu populasi sebelum solusi yang komplit didapatkan. Oleh karena itulah dibutuhkan suatu metode untuk memperlambat kekonvergenan tersebut. Salah satu dari metode terse but adalah fitness sharing dengan lebih spesifik yaitu phenotype fitness sharing. Dalam penelitian ini ingin dilihat apakahjitness sharing dalam algoritma berevolusi dapat mengoptimumkan TSP. Konsep algoritma berevolusi yang digunakan adalah dengan 1 elitism dan konsep solusi gabungan (n elitism). Kedua konsep tersebut diujikan terhadap metodefitness sharing dengan menggunakan treshold sebesar 0.25, 0.50 dan 0.75. Hasil yang didapatkan langsung dibandingkan dengan metode yang tidak menggunakan fitness sharing. Dari hasil pengujian diperoleh bahwa dengan meoggunakan satu elitism, fitness sharing dapat memberikan hasil yang lebih optimum untuk data berukuran 100-1000 kota, Sementara, untuk data yang berukuran diatas 1000 kota hasilnya lebih optimum dengan menggunakan n elitism. Fitness sharing juga mengakibatkan penyebaran solusi yang lebih baik dibandingkan dengan metode non fitness sharing.

Kata kunci : Travelling salesman problem (TSP), Algoritma berevolusi, fitness sharing.




Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK