Diapositiva 1

Penjelasan visual

Disusun oleh:Muh. Ainur Rosid (081012023)Nuky Fitrah(081012030)Achmad Lutfi Efendi(081012060) Henda Setyawan(081012081)Arief Budiman(081012115)

PembahasanInisialisasi

Konstruksi Rute Update Pheromon ProgramRumusan MasalahBagaimana menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) ?Bagaimana membuat program dari Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) tersebut ?Bagaimana mengimplementasikan program tersebut pada contoh kasus ?123TujuanUntuk mengetahui penggunaan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dalam menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) .Membuat program dari Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) pada Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) .Mengimplementasikan program untuk contoh kasus132MANFAATMenambah wawasan keilmuan mahasiswa khususnya tentang cara menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) dengan menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO).

Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dan program dapat digunakan oleh perusahaan dan industri untuk menyelesaikan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP).

Informasi yang didapat dalam makalah ini dapat dilanjutkan untuk penelitian selanjutnya dengan pengembangan yang berbeda INISIALISASI / INPUT PARAMETERJumlah semut / kendaraan = 4Jumlah kota = 13Jarak maksimal kendaraan = 0Kapasitas kendaraan = 110Alpha = 0.2Beta = 0.7Rho = 0,8Pheromon awal = 0,1Total iterasi = 1 Konstanta Q = 100Tabel

012345678910111213035352035202025401520203540

Dengan cara yang sama maka didapatkan juga:P(1) = 0.180009P(2) = 0.147176P(3) = 0.110809P(4) = 0.086833P(5) = 0.094784P(6) = 0.094784P(7) = 0.090597P(8) = 0.125893P(9) = 0.125893P(10) = 0.125893P(11) = 0.204513P(12) = 0.180009P(13) = 0.3884Nilai ProbabilitasNilai Komulatif Probabilitas0.0920480.0752590.1673070.0566620.223970.0444030.2683720.0484680.3168410.0484680.3653090.0463270.4116360.0643760.4760120.0643760.5403880.0643760.6047630.1045790.7093420.0920480.801390.198611Berikutnya nilai probabilitas dijumlahkan komulatif sebagai berikut :Kemudian dibangkitkan bilangan random antara 0 sampai 1untuk memilih probabilitas diatas :

Rute yang terbentukRute 1: 0-13-1-9-10-0Rute 2: 0-2-12-3-0Rute 3: 0-11-6-4-7-0Rute 4: 0-8-5-0Dengan cara yang sama maka didapatkan matriks pheromone yang baru seperti di bawah ini :01234567891011121300.150.140.140.140.130.130.130.130.140.140.140.140.140.1510.140.150.150.140.130.130.130.130.140.140.140.140.140.1420.140.150.150.140.140.140.140.130.140.140.140.140.140.1430.140.140.140.150.140.150.140.140.140.140.150.140.140.1440.130.130.140.140.150.150.140.130.130.140.140.140.130.1350.130.130.140.150.150.150.140.140.140.140.140.140.140.1360.130.130.140.140.140.140.150.140.140.140.140.140.140.1370.130.130.130.140.130.140.140.150.140.140.140.140.140.1380.140.140.140.140.130.140.140.140.150.150.140.140.150.1490.140.140.140.140.140.140.140.140.150.150.150.140.140.14100.140.140.140.150.140.140.140.140.140.150.150.140.140.14110.140.140.140.140.140.140.140.140.140.140.140.150.140.14120.140.140.140.140.130.140.140.140.150.140.140.140.150.14130.150.140.140.140.130.130.130.130.140.140.140.140.140.15kesimpulanAlgoritma Ant Colony Optimization dapat diterapkan untuk menyelesaikan Vehicle Routing Problem. Proses yang digunakan antara lain: konstruksi rute untuk setiap semut, dan update pheromone.Program untuk menyelesaikan Vehicle Routing Problem dengan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization dapat dibuat dengan bahasa pemrograman JAVA dengan NetBeans IDE.

Alhamdulillah....

KEGAGALAN bukan merupakan suatu KEBODOHON, tetapi KEBODOHAN itu adalah KEPUTUSASAAN

Matur SuwunAtas perhatiannya ya...

Sheet10123456789101112130068121715151610101056216041217161720141412811828408131214181412961110312128064712108471012417171360491515129121518515161244051111861012156151714795068551010157162018121511606691210158101414101511860367499101412812856304751010101294965964056101158671210101277505612611111015121010456505132810121815151591010650

Sheet1Bil.RandomKota PilihanDemandRute 10.99826913400.0778091350.529539150.6309991020Total Demand110Rute 20.1467872350.78532312350.167394320Total Demand90Rute 30.69929911200.3841726200.2414294250.328196735Total Demand100Rute 40.4284538400.276188520Total Demand60