Penanganan Fuzzy Time Window pada Travelling Salesman Problem (TSP) dengan Penerapan Algoritma Genetika
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Salah satu masalah yang dapat diselesaikan dengan Algoritma Genetika adalah persoalan Travelling Salasman Problem (TSP), dimana seorang salesman harus mengunjungi n kota
Pengujian dilakukan dengan menggunakan operator genetika (PC/PM, jumlah generasi dan jumlah populasi) kemudian dilakukan seleksi sehingga didapatkan nilai
Ukuran populasi (pop_size). Ukuran populasi mempengaruhi unjuk kerja yang baik dan keefektifan Algoritma Genetika. Algoritma Genetika dengan populasi yang kecil,
Algoritma genetika 39,06% lebih unggul dibanding dengan algoritma artificial bee colony, karena algoritma genetika akan mengkasilkan solusi lebih optomal pada setiap
Algoritma genetika digunakan untuk menemukan jalur terbaik pada kasus Travelling Salesman Problem (TSP).Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu dengan
Dengan generasi kromosom yang lebih baik selama proses dijalankan (dengan nilai fitness yang lebih tinggi) maka solusi optimal dapat diperoleh dari generasi
Dengan generasi kromosom yang lebih baik selama proses dijalankan (dengan nilai fitness yang lebih tinggi) maka solusi optimal dapat diperoleh dari generasi
Adanya Algoritma Fuzzy Evolusi yang memberikan suatu solusi untuk dapat dibandingan dengan Algoritma Genetika yang dimana kedua algoritma tersebut mempunyai
