View of Perbandingan Algoritma Genetika dengan Algoritma Artificial Bee Colony dalam Penyelesaian Masalah Traveling Salesman Problem
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma genetika hibrida dengan skema pencarian lokal lebih efektif dibandingkan algoritma genetika tanpa pencarian lokal dalam
Algoritma Modifikasi Artificial Bee Colony untuk Penjadwalan Perbaikan Jalan ” adalah benar-benar hasil karya sendiri, kecuali kutipan yang sudah saya
Ukuran populasi (pop_size). Ukuran populasi mempengaruhi unjuk kerja yang baik dan keefektifan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika dengan populasi yang kecil,
Pada sistem 6 unit generator dengan mempertimbangkan Prohibited Operating zones menggunakan algoritma Improved Artificial Bee Colony (IABC) total biaya
Pada sistem 6 unit generator dengan mempertimbangkan Prohibited Operating zones menggunakan algoritma Improved Artificial Bee Colony (IABC) total biaya pembangkitan
Artificial Bee Colony (ABC) adalah algoritma yang terinspirasi oleh perilaku mencari makan lebah madu diperkenalkan oleh Karaboga pada tahun 2005 [1]. Dalam model ABC
Apabila limit dari bee yang melakukan improvement solution melebihi maximum limit yang ditetapkan, maka solusi dari bee tersebut akan dihilangkan dan diganti dengan
HASIL DAN PEMBAHASAN Solusi Multiple Traveling Salesman Problem menggunakan Algoritma ant colony optimization dengan operasi elitism ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman
