PENYELESAIAN MASALAH PENEMPATAN FASILITAS DENGAN ALGORITMA ESTIMASI DISTRIBUSI DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

UTAMIMA, AMALIA and ADRIAN, ANGELIA MELANI (2016) PENYELESAIAN MASALAH PENEMPATAN FASILITAS DENGAN ALGORITMA ESTIMASI DISTRIBUSI DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION. Journal of lnformation Systems Engineering and Business Intelligence, 2 (1). pp. 11-16. ISSN 2443-2555

[img] Text
1199 - Published Version

Download (28kB)
Official URL: http://e-journal.unair.ac.id/index.php/JISEBI/arti...

Abstract

Masalah penempatan fasilitas pada garis lurus dikenal sebagai problem Penempatan Fasilitas pada Satu Baris (PFSB). Tujuan PFSB, yang dikategorikan aebagai maoalah NP-Complete, adalah untuk mengatur tata letak sehingga jumlah jarak antara pasangan semua fasilitas bisa diminimalisir. Algoritma Estimasi Distribusi (EDA) meningkatkan kualitas solusi secara efisien dalam beberapa pengoperasian pertama, namun keragaman dalam solusi hilang secara pesat ketika semakin banyak iterasi dijalankan. Untuk menjaga keragaman, hibridisui dengan algoritma meta-heuristik diperlukan. Penelitian ini mengusulkan EDAPSO, algoritma yang terdiri dari hibridisasi EDA dan Particle Swarm Optimization (PSO). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menguji performa algoritma EDAPSO dalam menyelesaikan PFSB.Kinerja EDAPSO yang diuji dalam 10 masalah benchmark PFSB dan EDAPSO berhasil mencapai solusi optimaL

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: penempatan fasilitas, algoritma estimasi distribusi, particle swarm optimization, facility layout, estimation distribution algorithm, particle swarm optimization
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions: Faculty of Information Technology > Information System
Depositing User: Users 13 not found.
Date Deposited: 19 Jan 2017 07:06
Last Modified: 27 Dec 2018 04:35
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/1871

Actions (login required)

View Item View Item