ix
ABSTRAK
Penjadwalan merupakan suatu kegiatan pengalokasian sumber daya yang terbatas untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan. Proses penjadwalan timbul jika terdapat keterbatasan sumber daya yang dimiliki, sehingga diperlukan adanya pengaturan sumber-sumber daya yang ada secara efisien. Adapun tujuan dari penjadwalan produksi umumnya ialah untuk mengoptimalkan dimensi atau objek tertentu. Penjadwalan flow shop adalah salah satu jenis penjadwalan produksi dimana setiap job akan melalui setiap mesin dengan urutan yang seragam. Optimasi penjadwalan mesin produksi flow shop berkaitan dengan penyusunan penjadwalan mesin yang mempertimbangkan 2 objek yaitu makespan dan total tardiness. Optimasi kedua permasalahan tersebut diatas merupakan optimasi yang bertolak belakang sehingga diperlukan model yang mengintegrasikan permasalahan tersebut dengan optimasi multi-objective A Fast Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimazitaion : NSGA-II. Penyelesaian penjadwalan mesin produksi flow shop dengan algoritma NSGA-II untuk membangun jadwal dengan meminimalkan makespan dan total tardiness. Model yang dikembangkan akan memberikan solusi penjadwalan mesin produksi flow shop yang efisien berupa solusi pareto optimal yang dapat memberikan sekumpulan solusi alternatif bagi pengambil keputusan dalam membuat penjadwalan mesin produksi yang diharapkan. Agar dapat terlihat nilai solusinya maka dilakukan perbandingan dominasi solusi Aggregat Of Function (AOF) dengan solusi NSGA-II. Solusi pareto optimal yang dihasilkan merupakan solusi optimasi multi-objective yang optimal dengan trade-off terhadap seluruh objek, sehingga seluruh solusi pareto optimal sama baiknya.
x
MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION USING NSGA-II IN FLOW SHOP PRODUCTION MACHINE SCHEDULING
ABSTRACT
Scheduling is an activity to allocate limited resources to finish the jobs. Scheduling process arise if there are limitations on available resources that requiring utilization the available resources efficiently. Generally, the purpose of production scheduling is to optimize specific dimensions or objects. Flow shop scheduling is a type of production scheduling where each job will go through each machine with an uniform sequence. Optimization of the flow shop production machine scheduling related to determine machine scheduling that considers two objects i.e makespan and total tardiness. Both above optimization problem is a contradictory optimization that require a model which integrates these problems with multi-objective optimization A Fast elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-Objective Optimization: NSGA-II. The main purpose of completion the flow shop production machine scheduling with NSGA-II algorithm is to determine schedules that minimizing makespan and total tardiness. The developed model will generate efficient solutions of flow shop production machine scheduling in the form of pareto optimal solutions which provide a set of alternative solutions for decision makers in making expected production machine scheduling. In order to analyze the value of the solution that generated, the dominance comparisons made between Aggregate of Function (AOF) solutions and NSGA-II solutions. Pareto optimal solutions that generated are optimal multi-objective optimization solutions with trade-off for all objects, thereby all pareto optimal solutions are just as good.
