Penyelesaian penjadwalan no-wait flow shop menggunakan metode metaheuristik algoritma genetika dan tabu search

Mohamad, Barkhah Ari (2015) Penyelesaian penjadwalan no-wait flow shop menggunakan metode metaheuristik algoritma genetika dan tabu search. Undergraduate thesis, Institut Teknology Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5110100221-Undergraduate_Thesis.pdf

Download (3MB) | Preview

Abstract

Penjadwalan no-wait flow shop (NWFS) adalah penjadwalan yang terdiri lebih dari satu pekerjaan dan mesin yang dilakukan secara berurutan dari mesin pertama hingga mesin terakhir dengan meminimalkan adanya waktu tunggu antar proses pada mesin. Berbagai industri sudah banyak menggunakan penjadwalan NWFS, diantaranya adalah industri besi, baja, dan pengalengan makanan. Penelitian ini mengimplementasikan metode metaheuristik Algoritma Genetika dan Tabu Search (GA-TS) pada permasalahan penjadwalan NWFS. Metode TS dipilih karena metode GA memiliki kecenderungan terjebak pada local optima dan metode TS dapat meningkatkan kinerja metode GA dengan penurunan rata-rata hasil 4,45%. Pada NWFS sering didapatkan penjadwalan yang tidak optimal. Hambatan sering terjadi karena urutan pekerjaan yang tidak optimal. Tugas akhir ini memberikan hasil waktu dan urutan pekerjaan yang terbaik. Dari solusi yang didapatkan, dapat diketahui bahwa metode GA-TS dapat menghasilkan solusi yang terbaik pada permasalahan penjadwalan NWFS. =================================================================================================== No-wait flow shop (NWFS) scheduling is a scheduling consist of more than one job and machine performed sequentially from the first machine to the last machine by minimizing the waiting time between processes on the machine. Many industries already use scheduling NWFS, including the iron, steel, and canning food. The final project will implement a meta-heuristic method Genetic Algorithm and Tabu Search (GA-TS) on NWFS scheduling problems. TS method chosen for the GA method because it has a tendency to get stuck in local optima and TS can improve the performance of GA method with a decrease in average score at 4,45%.NWFS often obtained unoptimal scheduling. Constrains often occur due to non-optimal job sequence thus much time wasted during the processing of the products. This final project will provide the best result time and work sequence. From the solution obtained, it can be seen that the GA-TS method can produce the best solution for the scheduling problem NWFS.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSIf 005.1 Bar p
Uncontrolled Keywords: Penjadwalan; No-wait; Makespan; Algoritma Genetika; Tabu Search
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA402.5 Genetic algorithms.
Divisions: Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: - Taufiq Rahmanu
Date Deposited: 02 Oct 2019 03:30
Last Modified: 02 Oct 2019 03:30
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/70946

Actions (login required)

View Item View Item