• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Perbandingan Algoritma Ant Colony Optimization System Dengan Algoritma Genetika Untuk Mencari Langkah Optimal Dalam Penyelesaian Permainan Sudoku

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Analisis Perbandingan Algoritma Ant Colony Optimization System Dengan Algoritma Genetika Untuk Mencari Langkah Optimal Dalam Penyelesaian Permainan Sudoku"

Copied!
105
0
0

Teks penuh

Gambar

Gambar 2.3 Diagram UML
Tabel 3.13 Skenario Use Case Algoritma Ant Colony Optimization System
Gambar 3.18 Activity Diagram New Game
Gambar 3.19 Activity Diagram Input Value
+7

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil yang didapatkan dalam penelitian dan penyusunan skripsi ini serta disesuaikan dengan tujuan, maka diperoleh kesimpulan bahwa dalam

Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan Microsoft excel dan pemrosesan menggunak sistem pendukung keputusan dalam menentukan dan menyeleksi calon penerima beasiswa,

Algoritma genetika 39,06% lebih unggul dibanding dengan algoritma artificial bee colony, karena algoritma genetika akan mengkasilkan solusi lebih optomal pada setiap

Algoritma ini akan menentukan karyawan pengganti tersebut secara adil dan merata, maka dibutuhkan sebuah aplikasi dengan menggunakan algoritma ant colony optimization

Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “ IMPLEMENTASI ALGORITMA ACO (ANT COLONY OPTIMIZATION) UNTUK OPTIMASI PENCARIAN WEB CONTENT ”

Dalam tugas akhir ini, VRPTW diselesaikan dengan menggunakan algoritma Ant Colony System (ACS), yang merupakan metode pendekatan meta-heuristik untuk permasalahan optimasi

 Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dengan metode ROIVA memiliki nilai akurasi solusi terbaik yang hampir sama jika dibandingkan dengan ACO konvensional,

HASIL DAN PEMBAHASAN Solusi Multiple Traveling Salesman Problem menggunakan Algoritma ant colony optimization dengan operasi elitism ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman