MULTI-DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOW MENGGUNAKAN ADAPTIVE GENETIC ALGORITHM DENGAN FUZZY LOGIC CONTROLLER
Keywords:
Multi-Depot Vehicle Routing Problem, Time Window, Genetic Algorithm, Fuzzy Logic Controller, rute optimalAbstract
Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Window (MDVRPTW) adalah permasalahan pencarian rute optimal bagi suatu penyuplai. Penyuplai tersebut perlu mengirimkan barang ke sejumlah pelanggan dengan menggunakan kendaraan yang terdapat pada sejumlah depot. Setiap pengiriman barang tersebut harus dilakukan dalam rentang waktu pelayanan yang ditentukan oleh setiap pelanggan. Kendaraan yang digunakan mempunyai batasan jumlah maksimal barang yang dapat dibawa, dan waktu maksimal kendaraan tersebut boleh digunakan. MDVRPTW merupakan salah satu variasi dari Vehicle Routing Problem (VRP). Terdapat berbagai algoritma yang telah digunakan untuk menyelesaikan permasalahan VRP. Beberapa algoritma tersebut adalah Genetic Algorithm (GA), Tabu Search, dan Adaptive GA dengan Artificial Bee Colony. GA dapat menyelesaikan permasalahan dalam waktu yang lebih singkat, tetapi rentan terjebak dalam optimum lokal. Salah satu strategi untuk mengurangi kemungkinan terjadinya hal tersebut adalah dengan membuat GA menjadi adaptif. Pada penelitian ini, MDVRPTW diselesaikan dengan GA. Untuk mengurangi kemungkinan GA untuk terjebak pada optimum lokal, parameter pada GA dibuat menjadi adaptif menggunakan Fuzzy Logic Controller (FLC). Dari hasil penelitian yang sudah dilakukan, penggunaan FLC pada GA dapat meningkatkan rata-rata kualitas solusi yang dihasilkan lebih baik dibandingkan dengan GA yang tidak menggunakan FLC.
Downloads
References
Herrera, Fransisco dan Lozano, Manuel. (tanpa tahun). "Adaptation of Genetic Algorithm Parameters Based on Fuzzy Logic Controllers". University of Granada. Spanyol.
Liu, Chun-Ying. 2013. "An Improved Adaptive Genetic Algorithm for the Multi-depot Vehicle Routing Problem with Time Window". Department of Computer and Information Engineering. Heze University. Cina.
MDVRP Dataset. http://neo.lcc.uma.es/vrp/vrp-instances/multiple-depot-vrp-with-time-windows-instances/. Diakses pada 22 Oktober 2014.
Ombuki, Beatrice dkk. 2006. "Multi-Objective Genetic Algortihms for Vehicle Routing Problem with Time Windows". Brock University. Kanada.
Ombuki-Berman dan F. Hanshar. 2009. "Using Genetic Algorithms for Multi-Depot Vehicle Routing". Brock University. Kanada.
Surekha P. dan Sumathi S. 2011. "Solution To Multi-Depot Vehicle Routing Problem Using Genetic Algorithms". Department of EEE. PSG College of Technology. India.
Suyanto. 2008. Evolutionary Computation: Komputasi Berbasis “Evolusi” dan “Genetika”. Penerbit Informatika. Bandung, Indonesia.
Suyanto. 2008. Soft Computing: Membangun Mesin Ber-IQ Tinggi. Penerbit Informatika. Bandung, Indonesia.
Wei, Liao dkk. 2013. "The Modeling and Algorithm for a Multi-Depot Vehicle Routing Problem Based on the Difference of Customer Demands". School of Transportation and Logistics. Southwest Jiaotong University. Cina.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Jurnal Teknologi provides immediate open access to its content in order of making research freely available to the public to support a global exchange of knowledge. All articles published in this journal are free for everyone to read and download, under licence CC BY SA.
Benefits of open access for the author, include:
- Free access for all users worldwide.
- Authors retain copyright to their work.
- Increased visibility and readership.
- No spatial constraints.