Logo

Analisis perbandingan kombinasi Genetic Algorithm dan Simulated Annealing dengan Particle Swarm Optimization (studi kasus di CV X)

Setiawan, Isabella Leo (2010) Analisis perbandingan kombinasi Genetic Algorithm dan Simulated Annealing dengan Particle Swarm Optimization (studi kasus di CV X). Bachelor thesis, Petra Christian University.

Full text not available from this repository.

Abstract

Tugas Akhir ini bertujuan untuk membandingkan performa kombinasi Genetic Algorithm dan Simulated Annealing ( GA - SA ) dengan Particle Swarm Optimization ( PSO ) dalam menyelesaikan masalah tata letak fasilitas di CV X. Masalah yang ada di CV X adalah terjadinya backtracking di lantai produksi sehingga mengurangi output produksi. Algoritma GA - SA dan PSO akan digunakan untuk menyelesaikan masalah layout di CV X dan memberikan usulan layout yang lebih baik. Algoritma GA - SA yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua metode, yaitu GA - SA I dan GA - SA II yang memiliki aturan mutasi berbeda. Sedangkan algoritma PSO menggunakan konsep fuzzy particle swarm untuk merepresentasikan solusi. Analisis performa algoritma dilakukan dengan membandingkan dua hal, yaitu momen perpindahan dan computational time. Hasil dari perbandingan menunjukkan bahwa algoritma GA - SA II memiliki performa terbaik dalam meminimasi momen dengan waktu perhitungan yang pendek. Penelitian ini juga memberikan usulan layout bagi CV X, yang diperoleh dari algoritma GA - SA II, dengan momen sebesar 46.653,0818. Setelah dilakukan adjustment pada layout, diperoleh momen perpindahan sebesar 56.364,9, yang menghasilkan penurunan sebesar 23,37% dari momen initial layout perusahaan.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: facility layout problem, genetic algorithm, simulated annealing, particle swarm optimization
Subjects: UNSPECIFIED
Divisions: UNSPECIFIED
Depositing User: Admin
Date Deposited: 23 Mar 2011 18:48
Last Modified: 30 Mar 2011 20:54
URI: http://repository.petra.ac.id/id/eprint/4503

Actions (login required)

View Item