HYBRID ALGORITMA IMPROVED ANT COLONY OPTIMIZATION (IACO) DENGAN HILL CLIMBING (HC) UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dengan metode ROIVA memiliki nilai akurasi solusi terbaik yang hampir sama jika dibandingkan dengan ACO konvensional,
Penelitian ini menganalisis penggunaan algoritma hybrid ant colony untuk mengoptimasi susunan potongan objek, kemudian akan dilakukan perbandingan hasil solusi yang dihasilkan
Hasil simulasi yang ditunjukkan oleh tabel 3.9 diatas, dapat diketahui bahwa performa terbaik dimiliki oleh Algoritma ACS dan yang terjelek algoritma AS. Pada kasus – kasus
Algoritma gabungan Ant Colony Optimization dan Tabu Search (ACOTS) dapat berjalan pada Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW).. Dibuktikan dengan hasil
Anisatul Fuaidah, 2012, Hybrid Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dengan Simulated Annealing (SA) pada Traveling Salesman Problem (TSP),.. Skripsi ini
Dari kedua hasil simulasi dengan metode konvensional lagrange dan ant colony optimization dapat dilihat bahwa dengan besar pembebanan yang sama, penggunaan algoritma ACO
Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) merupakan suatu algoritma dengan pendekatan yang lebih baik untuk mencari solusi yang mendekati optimal. Nilai optimal yang digunakan
Pada saat ini penggunaan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk klasifikasi kaidah-kaidah dalam kontek data mining adalah merupakan daerah penelitian yang belum
