|
|
Metode dan Algoritma | Traveling Salesman Problem menggunakan Algoritma Genetika - Contoh Program + Source Code . Anda bisa melakukan konsultasi tentang Traveling Salesman Problem menggunakan Algoritma Genetika - Contoh Program + Source Code melalui form di samping kanan !!!
Abstrak
Esai ini membahas beberapa masalah yang timbul dalam memecahkan masalah Travelling Salesman (TSP) menggunakan algoritma genetika (GA). Dua pendekatan yang dijelaskan. Saya pribadi menerapkan kedua, gagal dengan yang pertama, menyadari kesalahan saya dan berhasil dengan pendekatan kedua. Suatu perbandingan dari dua pendekatan ini dimaksudkan untuk memperkenalkan pembaca pada pentingnya mengambil dinamika dari masalah yang diberikan ke account user ketika merancang sebuah algoritma genetik untuk menyelesaikannya.
Hal ini diasumsikan bahwa pembaca memiliki pengetahuan dasar tentang konsep algoritma genetik. Berikut ini adalah disarankan sebagai pengenalan yang sangat baik dan referensi untuk topik ini:
Algoritma Genetik dalam Pencarian, Optimasi, dan Machine Learning.
David E. Goldberg
ISBN 0-201-15767-5
Pengenalan
Latar Belakang Algoritma Genetika
Evolusi dalam alam menampilkan kemampuan pemecahan masalah yang luar biasa, seperti yang ditunjukkan oleh fakta bahwa spesies telah berevolusi segudang di Bumi, menunjukkan beragam strategi bertahan hidup. Karena itu akan tidak masuk akal untuk menyimpulkan bahwa strategi pemecahan masalah, terinspirasi oleh mekanisme seleksi alam dan genetika, dapat membuktikan sangat efektif dalam memecahkan masalah kelas tertentu
Algoritma genetik meniru mekanisme seleksi alam dengan proses pertukaran data acak. Dengan cara ini mereka mampu memecahkan jangkauan masalah sulit yang tidak dapat diatasi dengan pendekatan lain. Fakta bahwa mereka dapat mencari dengan cara, secara acak namun diarahkan, memungkinkan mereka untuk mereproduksi beberapa kemampuan inovatif sistem alam
Karena algoritma genetika diilhami oleh perilaku sistem alam, terminologi yang digunakan untuk menggambarkan mereka adalah campuran dari kedua bidang biologi dan komputer. Sebuah algoritma genetika memanipulasi string informasi, biasanya disebut kromosom. Ini menyandikan solusi potensial untuk masalah yang diberikan. Kromosom dievaluasi dan diberi skor (nilai fitness) dalam hal seberapa baik mereka memecahkan masalah yang diberikan sesuai dengan kriteria yang ditentukan oleh programmer. Nilai-nilai kebugaran digunakan sebagai probabilitas kelangsungan hidup selama putaran reproduksi. Kromosom baru diproduksi dengan menggabungkan dua (atau lebih) kromosom induk. Proses ini dirancang untuk mengarah pada suksesi keturunan bugar, masing-masing pengkodean solusi yang lebih baik, sampai solusi diterima baik ditemukan.
Masalah Perjalanan Salesman
Dalam masalah ini hipotetis salesman harus mengunjungi sejumlah kota. Jarak antara kota-kota yang dikenal. Bagaimana penjual menentukan urutan di mana untuk mengunjungi setiap kota hanya sekali pada gilirannya, untuk meminimalkan jarak total yang ditempuh?
Untuk mendapatkan penghargaan dari masalah, pertimbangkan 10 kota. Jumlah rute yang mungkin adalah 10 faktorial atau 3.628.800.Dalam kasus ini sangat layak untuk membuat algoritma brute force untuk memeriksa setiap rute dan hasil yang terpendek. [Jumlah kemungkinan solusi untuk masalah adalah sering disebut sebagai 'ruang pencarian' masalah.] Untuk kasus kurang sepele 100 kota, ruang pencarian naik ke 100 9.3e157 faktorial atau sekitar. Jika kita berasumsi bahwa komputer dapat memeriksa satu juta rute per detik, itu akan memakan waktu sekitar 3e144 tahun untuk memeriksa mereka semua. Tak perlu dikatakan bahwa untuk memeriksa setiap rute pada gilirannya tidak layak dalam skala waktu diterima.
Dalam masalah perencanaan rute dunia nyata, penentuan rute terpendek yang mungkin tidak mungkin diperlukan. Ini mungkin cukup untuk hanya menemukan rute pendek diterima. Sebuah algoritma genetika cocok kasus seperti dimana solusi optimal tidak diperlukan, memberikan solusi dekat-optimal dapat disampaikan dalam skala waktu singkat.
Algoritma Genetik Apakah Bukan Panacea sebuah
Algoritma genetik tidak bisa hanya ‘dibuang’ di masalah kurang dipahami dengan harapan bahwa itu akan diselesaikan dalam beberapa cara ajaib, tidak setidaknya jika Anda tidak ingin usaha Anda akan sia-sia. Sementara GAS sering dapat berhasil diterapkan untuk tugas-tugas analitik terselesaikan, biasanya perlu untuk memahami beberapa dinamika masalah yang dihadapi dalam rangka untuk merancang GA bijaksana. Mungkin dua pertanyaan desain yang paling penting dari setiap proyek GA adalah dari fungsi evaluasi kebugaran danskema reproduksi dipilih, karena mereka harus saling kompatibel.
Untuk menggambarkan ini, dalam bagian berikut kita mempertimbangkan apa yang terjadi dalam pendekatan naif untuk memecahkan Masalah 100 kota Perjalanan Salesman.
Pendekatan ditakdirkan untuk TSP
Kita perlu menemukan rute pendek antara 100 kota. Lokasi geografis kota yang dikenal, maka kita dapat dengan mudah menghitung jarak rute antara mereka menggunakan trigonometri. Kami menggambarkan rute antara kota dalam program komputer dengan sebuah array dari 8 bit integer, dimana array memiliki 100 elemen. Indeks array untuk rute kami, isi dari setiap elemen array adalah nomor kota. Oleh karena itu, jika kita menulis kode pseudo berikut:
a [] = {5, 64, 23, 8 …
kita akan berarti bahwa kita mengunjungi kota 5 pertama, diikuti oleh 64, 23 dan sebagainya. Ini akan menjadi bagaimana kita menyandikan ‘kromosom’ atau solusi persidangan di GA.
Evaluasi Fungsi
Kita menulis fungsi evaluasi untuk masalah kita yang membutuhkan solusi percobaan dan mengembalikan nilai kebugaran. Semakin pendek rute semakin tinggi nilai fitness. Namun, kami hanya ingin solusi yang menggambarkan rute mengunjungi semua kota. Kami menyadari ini dan menulis fungsi kebugaran untuk ‘menghukum’, dengan nilai kebugaran yang rendah, mereka kromosom yang mengandung beberapa kunjungan ke setiap kota. Jika kita tidak melakukan ini, GA akan menemukan bahwa rute terpendek adalah salah satu yang membawa Anda ke mana-mana (yaitu mengunjungi kota yang sama 100 kali). Selain itu, kami menghukum kromosom yang mengungkapkan nomor kota yang tidak ada – setiap nilai di atas 99 alel dalam kasus kami.
Sederhana Crossover Reproduksi
‘Crossover’ kromosom sederhana adalah dipilih untuk skema reproduksi kita karena itu adalah sederhana. Ini adalah tempat dua kromosom induk dikombinasikan dengan memilih acak sebuah situs melintasi sepanjang kromosom. Hal ini dapat dijelaskan dengan contoh 10 alel berikut:
A = 614829×0735
B = 729361×5480
dimana ‘x’ menandai situs persimpangan. Dua kromosom keturunan yang dihasilkan oleh menyeberang A dan B pada ‘x’ untuk menghasilkan:
A ‘= 614829 5480
B ‘= 729361 0735
Akhirnya, kami menghasilkan sebuah populasi awal dari 200 kromosom acak dan menjalankan program. Kami terkejut karena program menghasilkan apa-apa penggunaan.
Post-Mortem
Meskipun GA dapat menghasilkan solusi yang layak, yaitu satu di mana semua kota yang dikunjungi hanya sekali, tidak ada upaya yang efektif akan dilakukan untuk kemajuan menuju rute decreasingly pendek. Alasannya cukup sederhana. Reproduksi Crossover skema kita telah menggunakan membunuh kelangsungan hidup keturunannya. Pertimbangkan contoh kromosom 10 kota A dan B. Kedua ini layak karena kota kunjungan dijelaskan dalam masing-masing adalah unik. Sekarang lihat pada keturunan A ‘dan B’, dan perhatikan bagaimana beberapa kota yang dikunjungi dua kali.
Hasil bersih dari pendekatan ini adalah acak berjalan melalui ruang masalah besar (sekitar 6.7e240) dengan sedikit kesempatan untuk menemukan solusi yang layak banyak, apalagi yang baik.
Pendekatan Sukses
Pada bagian sebelumnya kita mengidentifikasi bahwa urutan data yang dikodekan dalam kromosom adalah penting untuk TSP, dan bahwa mekanisme pindah silang sederhana reproduksi tidak cocok dalam keadaan ini.
Sebagian cocok Crossover
Dengan pemikiran ini, kita perlu skema analog dengan persilangan sederhana, tapi satu yang mempertahankan kelangsungan hidup solusi sementara memungkinkan pertukaran informasi pemesanan. Salah satu skema tersebut adalah cocok Sebagian Crossover (PMX). Dalam skema ini, daerah penyeberangan dipilih dengan memilih dua lokasi persimpangan. Kita kembali ke contoh kita awal 10 alel, tapi sekarang tanda dua situs persimpangan:
A = 614x 829 x0735
B = 729x 361 x5480
Crossover dilakukan di kawasan pusat untuk menghasilkan keturunan peralihan sebagai berikut:
A ~ = HH4x 361 x07H5
B ~ = 7HHx 829 x54H0
The ‘H’ posisi adalah lubang di peralihan keturunan yang ditinggalkan oleh penghapusan sengaja alel yang seharusnya dapat direplikasi di wilayah persimpangan. Lubang ini diisi oleh referensi silang dengan induk kromosom alternatif. Hal ini terbaik dapat dijelaskan dengan langkah dengan contoh langkah:
- Ambil lubang pertama dalam A ~ pada indeks 0, nilai alel yang hilang pada posisi ini adalah 6.
- Cari sepanjang B (induk alternatif dari ~ A) dan cocok dengan alel pertama kali bertemu dengan nilai 6. Hal ini terjadi pada B pada indeks 4.
- Isi H [0] di ~ A dengan alel yang ditemukan di A [4], nilai 2.
Menerapkan proses ini ke lubang yang tersisa, kita memperoleh keturunan PMX berikut:
A ‘= 294 361 0785
‘= 761 829 5430
Inversi
Mutasi sering digunakan dalam gas sebagai cara untuk menambahkan variasi acak dengan populasi berkembang, mencegah kerugian total keanekaragaman. Dalam kasus kami itu tidak begitu berguna, bagaimanapun, sebagai mutasi memiliki probabilitas tinggi yang dihasilkan dalam urutan kota non-layak. Kita masih mungkin ingin menerapkan tingkat mutasi kecil, asalkan tentu saja kita memperhitungkan non-layak pesanan kota di fungsi evaluasi. Namun, sebuah alternatif untuk mutasi mungkin lebih tepat.
Inversi mengacu pada pertukaran acak alel dalam kromosom. Hal ini dapat dibuat untuk terjadi dengan probabilitas (biasanya kecil) yang diberikan, dalam banyak cara yang sama seperti mutasi. Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan inversi pada kromosom B ‘:
B ‘= 76 1 8295430
Indeks alel 2 dipilih untuk inversi. Nilai hanya ditukar dengan alel pada indeks tambahan yang dipilih secara acak, katakanlah indeks 7, sebagai berikut:
Bi = 76 4 8295 1 30
Oleh karena itu, alel posisi 2 dan 7 telah ditukar.
Hasil
Saya sebelumnya telah mencoba pendekatan ini terhadap masalah Travelling Salesman dan berlari dengan sukses dengan jumlah kota antara 100 dan 1000.
Dengan cara ilustrasi, dua output yang diambil dari masalah kota 100 yang ditunjukkan di bawah ini (1000 kota akan terlalu berantakan untuk menunjukkan). Gambar 1a menunjukkan rute acak memerintahkan awal antara 100 poin diposisikan secara acak. Gambar 1b, setelah sekitar 10.000 generasi.
Gambar 1a: Rute Acak Awal
Gambar 1b: 10099 Setelah Generasi
CONTOH SOURCE CODE
Kode ini sangat dapat digunakan kembali dan dapat ditambahkan dalam aplikasi apapun dengan hanya menambahkan kelas yang ada ke dalam kode sumber Anda. Proses lainnya telah diimplementasikan dalam format yang mudah untuk dimengerti dan tepat sesuai dengan fleksibilitas program yang anda butuhkan.
Download Contoh Program + Source Code Artikel di Atas
contoh proposal tesis, judul tesis teknik informatika, biro jasa tesis informatika, Block, ciphers, 3-Way, Blowfish, CAST, CMEA, DES, Triple-DES, DEAL, FEAL, GOST, Penerapan Algoritma Genetika untuk Traveling Salesman Problem …
journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/view/1405oleh S Lukas – 2009
Penerapan Algoritma Genetika untuk Traveling Salesman Problem dengan Menggunakan Metode Order Crossover dan Insertion Mutation.
[PDF]
PERBANDINGAN PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA …
www.informatika.org/~rinaldi/Matdis/2006…/Makalah0607-54.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
Kata kunci: Traveling Salesman Problem, Algoritma Genetika. 1. … menggunakan representasi graf untuk … dengan menggunakan algoritma brute force …
Traveling Salesman Problem Menggunakan Algoritma Genetika …
tesisinformatika.wordpress.com/…/traveling-salesman-problem-meng…6 Mar 2010 – Saya telah mengembangkan solusi untuk Traveling Salesman Problem (TSP) dengan menggunakan Algoritma Genetika (GA). Pada Traveling …
Penggunaan Algoritma Genetik Pencarian Lokal (Genetic Local …
aimyaya.com/…/penggunaan-algoritma-genetik-pencarian-lokal-gene…Karena menggunakan algoritma genetik, sudah tentu dalam penerapan proses … implementasi algoritma Genetik local search untuk Traveling salesman problem pada … Terminologi Genetik Dalam Penelitian Traveling Salesman Problem …
Algoritma Genetik Dengan Order Crossover Pada Traveling Salesman
www.scribd.com/…/Algoritma-Genetik-Dengan-Order-Crossover-Pad…A Genetic Algorithm with Order Crossover for Traveling Salesman Problem … (Traveling Salesman Problem) menggunakan algoritma genetik (Genetic Algorithm …
PENERAPAN ALGORITMA GENETIK PADA PENYELESAIAN …
repository.unand.ac.id/7744/1 Mar 2011 – MAYLISA., ASTRI (2010) PENERAPAN ALGORITMA GENETIK PADA PENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) DENGAN MATLAB 7.0.1. … Salesman Problem GSP) menggunakan Algoritma Genetika. …
[PDF]
ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) UNTUK …
eprints.undip.ac.id/7314/1/Tugas_Akhir_(full).pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
oleh A Leksono – 2009 – Dijadikan bahan rujukan sebanyak 1 kali – Artikel terkait
sulit untuk diselesaikan menggunakan algoritma eksak. Untuk menyelesaikan … Kata kunci : Traveling Salesman Problem, Ant Colony Optimization, Ant System,. Elitist Ant System ….. Algoritma Genetika, Tabu search, dan lain sebagainya. …
[PDF]
BAB 1 PENDAHULUAN
repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/21086/5/Chapter%20I.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
oleh WSE Tanjung – 2010
Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan sebuah permasalahan … Algoritma genetika menggunakan analogi secara langsung dari kebiasaan yang alami …
ALGORITMA GENETIK DENGAN ORDER CROSSOVER PADA TRAVELING SALESMAN …
one.indoskripsi.com/node/9631 Mar 2008 – Algoritma genetik merupakan algoritma yang diinspirasikan oleh … ALGORITMA GENETIK DENGAN ORDER CROSSOVER PADA TRAVELING SALESMAN PROBLEM … Data dengan 10 kota diselesaikan secara manual dan menggunakan program C-++. …
APLIKASI ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN …
digilib.uin-suka.ac.id › Top › S1 – Skripsi › Fakultas Saintek23 Jun 2011 – … UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) … Keyword : Travelling Saleman Problem (TSP), Algoritma Genetika, … Umumnya diselesaikan menggunakan metode Heuristik yang dapat ..
[DOC]
Penyelesaian travelling salesman problem (TSP) dengan menggunakan
library.um.ac.id/free-contents/savedocpub.php/salesman.docJenis Berkas: Microsoft Word – Tampilan Cepat
Penyelesaian traveling salesman problem dengan menggunakan metode nearest … travelling salesman problem (TSP) dengan menggunakan algoritma genetika pada …
[PDF]
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK TRAVELING …
journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/view/1405/1185Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
oleh S Lukas – 2009
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK TRAVELING SALESMAN. PROBLEM DENGAN MENGGUNAKAN METODE ORDER CROSSOVER DAN …
[PDF]
LATAR BELAKANG
elib.unikom.ac.id/download.php?id=2101Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
masalah tersebut. Pertama dengan menggunakan Algoritma Genetika dan kedua … Traveling Salesman Problem Simetri berarti untuk dua kota manapun misal, …
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA VOID VERTEX DENGAN …
digilib.its.ac.id/detil.php?id=4115oleh NK Rahman – 2009
13 Mei 2009 – Sebuah inovasi algoritma genetika menggunakan generalized … VOID VERTEX DENGAN MODEL TRAVELING SALESMAN PROBLEM YANG …
[PPT]
Download
repository.binus.ac.id/content/T0423/T042315848.pptJenis Berkas: Microsoft Powerpoint – Tampilan Cepat
Optimasi Fungsi; Traveling Salesman Problem; Pelatihan JST; Membangun … untuk; Selesaikan masalah ini dengan menggunakan Algoritma Genetika Standar …
[PDF]
Algoritma Genetika
lecturer.eepis-its.edu/…/Bab%207%20Algoritma%20Genetika.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
Algoritma Genetika menggunakan analogi secara langsung dari kebiasaan …. saat dibangkitkan populasi awal untuk penyelesaian permasalahan Traveling …
Daftar Pustaka Skripsi Algoritma Genetik untuk Pemecahan Traveling
aimyaya.com/…/daftar-pustaka-skripsi-algoritma-genetik-untuk-pem…Maksud, Tujuan, dan Kegunaan Penelitian Traveling Salesman Problem … Daftar Pustaka Skripsi Algoritma Genetik untuk Pemecahan Traveling Salesman Problem …. Menggunakan Metode Genetik Local Search untuk Traveling Salesman …
Kenapa Menggunakan Metode Genetik Local Search untuk Traveling
aimyaya.com/…/kenapa-menggunakan-metode-genetic-local-search-…Maksud, Tujuan, dan Kegunaan Penelitian Traveling Salesman Problem (TSP) → … problem yang telah menjadi “standar” untuk mencoba algoritma optimisasi. …
[PDF]
BAB 2 LANDASAN TEORI
repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/21086/…/Chapter%20II.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
oleh WSE Tanjung – 2010
Hal-hal yang harus dilakukan dalam menggunakan algoritma genetika adalah: … digunakan pada Traveling Salesman Problem adalah permutation encoding. …
Algoritma Genetika – Contoh Makalah Pendidikan
aadesanjaya.blogspot.com/2011/06/algoritma-genetika.html21 Jun 2011 – Algoritma genetika adalah suatu algortima pencarian yang … permainan komputer, traveling salesman problem, dan lain-lain. … dan algoritma genetik menggunakan aturan transisi probabilistik, bukan aturan deterministik. …
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA PERSOALAN …
www.docstoc.com/…/PENERAPAN-ALGORITMA-GENETIKA-PA…19 Mar 2010 – Kata kunci: Algoritma Genetika, Travelling Salesperson Problem 1. … yaitu dengan menggunakan algoritma brute force. Persoalan TSP …
[DOC] Algoritma Genetika Pada Travelling Salesman Problem …
data.tp.ac.id/…/algoritma+genetika+pada+travelling+salesman+proble…pencari solusi tsp cepat dengan menggunakan algoritma genetik dengan … daftar tabel 5.1.2.2 pengkodean untuk traveling salesman problem microsoft word …
[PDF]
Virus – Evolutionary Genetic Algorithm Untuk Traveling Salesman …
alumni.unair.ac.id/kumpulanfile/9413842016_abs.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
Traveling Salesman Problem (TSP) dapat digambarkan dengan perjalanan seorang … Virus-Evolutionary Genetic Algorithm (VEGA) merupakan algoritma genetika … dengan 10 kota dan 100 kota diselesaikan dengan menggunakan VEGA. …
/usr/hosting_files8/main/previews/doc575927896/preview
dc317.4shared.com/doc/mY6HytJT/preview.htmlPERBANDINGAN PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA. DENGAN ALGORITMA KONVENSIONAL PADA. TRAVELING SALESMAN PROBLEM. Mohamad …
Perpustakaan Matematika » Blog Archive » List Skripsi Matematika …
www.math.ui.ac.id/library/?p=16423 Sep 2008 – Prediksi Kurs Valuta Asing Menggunakan Algoritma Memetika … dan Ant-Q-3 Opt dalam Menyelesaikan Traveling Salesman Problem … Penerapan Algoritma Genetik dalam menyelesaikan Generalized Assigment Problem …
Analisis Penerapan Algoritma Genetika Parallel Pada Graphic …
digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_repository…Analisis Penerapan Algoritma Genetika Parallel Pada Graphic Processing Unit Studi kasus : Traveling Salesman Problem … Saat ini sudah tersedia teknologi yang memungkinkan programmer untuk menggunakan sumber daya GPU untuk …
RANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK UNTUK TRAVELLING …
digilib.stikom.edu › UNDERGRADUATE THESES16 Nov 2010 – … SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIK … Traveling Salesman Problem is a classical problem in computer science. …
Kromosom | dudijaya weblog
blog.uin-malang.ac.id/dudijaya/tag/kromosom/Algoritma genetika adalah suatu algortima pencarian yang menerapkan proses … transportasi, permainan komputer, traveling salesman problem, dan lain-lain. … suatu titik), dan algoritma genetik menggunakan aturan transisi probabilistik, …
[PDF]
Perbandingan Algoritma Exhaustive, Algoritma Genetika Dan …
fportfolio.petra.ac.id/user…/Perbandingan%20Rute%20Terpendek.pd…Jenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
oleh R Adipranata – Artikel terkait
Algoritma genetika adalah algoritma pencarian heuristik yang didasarkan pada … Pada kasus Travelling Salesman Problem dengan menggunakan jaringan …
TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) « maratul
blog.uad.ac.id/maratul/2011/06/27/travelling-salesman-problem-tsp/27 Jun 2011 – Travelling Salesmen Problem (TSP) merupakan masalah klasik yang … Salesmen Problem (TSP) yaitu dengan menggunakan algoritma …
Distance Preserving Crossover (DPX) Sebagai Operator Algoritma …
aimyaya.com/…/distance-preserving-crossover-dpx-sebagai-operator-…… Proses Pencarian Solusi Tour Terbaik TSP Menggunakan Algoritma Genetik … Operator Algoritma Genetik Untuk Solusi Traveling Salesman Problem (TSP) …
PENERAPAN HYBRID ANT COLONY SYSTEM PADA …
digilib.its.ac.id/ITS-Undergraduate-3100009034402/4128oleh S Salim – 2009
13 Mei 2009 – Sistem semut diketahui sebagai salah satu algoritma yang paling efisien … PADA PENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM … tabu search, Simulated Annealing (SA), algoritma genetik (GA), dan … Sistem semut terdiri atas satu perangkat agen kooperatif yang disebut-sebut menggunakan …
[PDF]
Strategi Menggunakan Algoritma Genetika
lecturer.eepis-its.edu/~basuki/lecture/StrategiAlgoritmaGenetika.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
Algoritma genetika digunakan untuk … Problem. ● Algoritma genetika dapat menghindari keadaan lokal optimum yang … TSP (Traveling Salesman Problem) …
[PDF]
Format_Natural hal 1
www.fmipa.unsyiah.ac.id/jurnalnatural/…/hal_45_49_1_2010.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
anneling, algoritma genetik … A study of an evolutionary algorithm in solving traveling salesman problem … Pemograman dilakukan dengan menggunakan …
Rinaldi Guarsa | Just another Blog Civitas UPI site
rinaldi.blog.upi.edu/6 Jun 2011 – PROPOSAL SKRIPSI IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIKA PADA … Dalam jurnal ini saya menggunakan LBS untuk menentukan jarak antar lokasi … kasus Sistem Pendistribusian Barang(Traveling Salesman Problem). …
Aplikasi Algoritma Genetika | PDF
www.freeskripsi.com/search/aplikasi-algoritma-genetikaPENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK TRAVELING SALESMAN PROBLEM . … 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Traveling Salesman Problem … 1 OPTIMASI PENEMPATAN BTS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA …
[PDF]
PENGGUNAAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM DALAM …
eprints.undip.ac.id/7319/1/TA_FIX.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
oleh E Mindaputra – 2009 – Artikel terkait
TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) PADA PT. EKA JAYA. MOTOR … selama 84036 detik sedangkan dengan menggunakan algoritma Ant Colony System ….. dengan algoritma genetik (GA), evolutionary programming (EP), simulated …
[PDF]
Panduan Penyerahan Makalah Ilmiah dengan Ukuran Huruf untuk …
www.informatika.org/~rinaldi/Matdis/2008…/Makalah0809-083.pdfJenis Berkas: PDF/Adobe Acrobat – Tampilan Cepat
Penyelesaian Traveling Salesperson Problem dengan … Salesman Problem dengan menggunakan algoritma …. dibandingkan dengan algoritma genetik. …
Optimasi Algoritma Genetika – Kaskus – The Largest Indonesian …
www.kaskus.us/showthread.php?t=7553547
11 pesan – 10 penulis – Pos terakhir: 19 Jun
Optimasi Algoritma Genetika Programmer Forum. … Ane sudah cari2 di google udah banyak yg macam TSP (Travel Salesman Problem), … tangan robot menggunakan genetika algoritma. soalnya dulu tempat kuliah ane …
Aplikasi Algoritma Genetika Multi Obyektif pada Traveling Salesman …
www.researchgate.net › Publications… Aplikasi Algoritma Genetika Multi Obyektif pada Traveling Salesman Problem. … yang pada dasarnya menggunakan kriteria- kriteria tertentu yang harus …Genetika Paralel, Transformasi Wavelet, Neuro-Fuzzy, salatiga, denpasar, medan, palembang, balik papan, surabaya, solo, surakarta, jogja, yogyakarta
Traveling Salesman Problem menggunakan Algoritma Genetika - Contoh Program + Source Code
ActionScript AS3 ASP.NET AJAX C / C++ C# Clipper COBOL ColdFusion DataFlex Delphi Emacs Lisp Fortran FoxPro Java J2ME JavaScript JScript Lingo MATLAB Perl PHP PostScript Python SQL VBScript Visual Basic 6.0 Visual Basic .NET Flash MySQL Oracle Android
Rating: 100% based on 99998 ratings. 5 user reviews.
Ditulis Oleh hank2
{ 0 komentar... Views All / Send Comment! }
Posting Komentar