TESIS ANALISIS PEMBANGKITAN JADWAL PERKULIAHAN DENGAN DISCRETE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION.
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dengan memanfaatkan model algoritma particle swarm optimization dan model algoritma genetika pada penjadwalan mata kuliah maka akan didapat perbandingan yang lebih optimal
Algoritma genetika cukup baik untuk digunakan dalam penjadwalan mata kuliah di sebuah perguruan tinggi dan merupakan salah satu jalan untuk memecahkan masalah yang cukup besar
Adapun jenis data penelitian yang dikumpulkan, diantaranya jadwal perkuliahan existing, jumlah mahasiswa untuk setiap mata kuliah, jadwal dosen, ruang kelas, dan
Dynamic Optimal Power Flow (DOPF) adalah sebuah metode untuk menjadwal keluaran generator yang online dengan permintaan beban yang dibutuhkan selama rentang waktu
jadwal mata kuliah yang memenuhi semua kendala yang ada dalam penjadwalan, kendala-kendala tersebut seperti mata kuliah dalam skala besar yang tidak seband- ing dengan jumlah
Pengujian pada 4 profil beban menunjukkan bahwa program DED-PSO yang telah dibuat bisa dipakai untuk aplikasi peramalan beban dengan hasil pembangkitan yang paling optimal dengan
akhir ini dapat menghasilkan jadwal yang optimal tanpa pelanggaran konstrain, yaitu sudah tidak ada jadwal mengajar dosen yang bentrok, sudah tidak ada mahasiswa
jadwal mata kuliah yang memenuhi semua kendala yang ada dalam penjadwalan, kendala-kendala tersebut seperti mata kuliah dalam skala besar yang tidak seband- ing dengan jumlah
