Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Proses penjadwalan kuliah merupakan proses yang cukup rumit karena komponen-komponen yang dijadwalkan saling berkaitan dan memiliki kondisi yang berbeda-beda. Biasanya penjadwalan mata kuliah dilakukan secara manual. Namun prosesnya akan memakan waktu yang cukup lama, dan penyesuaian kendala yang cukup sulit. Beberapa metode penyelesaian penjadwalan yang telah digunakan yaitu Algoritma Genetik, Algoritma Tabu Search dan gabungan dari keduanya yaitu Algoritma Hybrid Genetic-Tabu Search. Dalam penelitian ini akan dicari hasil perbandingan Algoritma Tabu Search dan Algoritma Hybrid Genetic-Tabu Search dalam penyelesaian masalah penjadwalan mata kuliah. Data yang digunakan berupa data dummy. Berdasarkan hasil simulasi, Algoritma Hybrid Genetic-Tabu Search memiliki konvergensi menuju solusi optimal lebih cepat dengan memberikan nilai fitness yang lebih baik dibandingkan dengan Algoritma Tabu Search dalam menyelesaikan masalah penjadwalan kuliah.

---

The course scheduling process is a fairly complicated process because the components scheduled are related and have different conditions. Usually the scheduling of courses is done manually. But the process will take a long time, and the adjustment of obstacles is quite difficult. Several scheduling settlement methods that have been used are Genetic Algorithm, Tabu Search Algorithm and a combination of the two, Hybrid Genetic-Tabu Search Algorithm. In this study, the results of the comparison of Tabu Search Algorithm and Hybrid Genetic-Tabu Search Algorithm in solving the problem of scheduling courses. The data used in simulation is dummy data. Based on the simulation results, Hybrid Genetic-Tabu Search Algorithm has convergence to an optimal solution faster by providing better fitness values compared to Tabu Search Algorithm in solving university course scheduling problems."

"[This book presents models and algorithms for complex scheduling problems. Besides resource-constrained project scheduling problems with applications also job-shop problems with flexible machines, transportation or limited buffers are discussed. Discrete optimization methods like linear and integer programming, constraint propagation techniques, shortest path and network flow algorithms, branch-and-bound methods, local search and genetic algorithms, and dynamic programming are presented. They are used in exact or heuristic procedures to solve theintroduced complex scheduling problems. Furthermore, methods for calculating lower bounds are described. Most algorithms are formulated in detail and illustrated with examples., This book presents models and algorithms for complex scheduling problems. Besides resource-constrained project scheduling problems with applications also job-shop problems with flexible machines, transportation or limited buffers are discussed. Discrete optimization methods like linear and integer programming, constraint propagation techniques, shortest path and network flow algorithms, branch-and-bound methods, local search and genetic algorithms, and dynamic programming are presented. They are used in exact or heuristic procedures to solve theintroduced complex scheduling problems. Furthermore, methods for calculating lower bounds are described. Most algorithms are formulated in detail and illustrated with examples.]"

"Permasalahan penjadwalan job terhadap beberapa mesin (scheduling jobs on multiple machineslSJMM) merupakan salah satu permasalahan penjadwalan klasik yang dapat ditemui pada proses komputasi terlebih jika komputasi dilakukan seeara terdistribusi. Beberapa metode penyelesaian permasalahan tersebut telah dikembangkan baik dengan pendekatan eksak maupun heuristiklmetaheuristik. Tabu search sebagai salah satu metode metaheuristik yang relatif baru dapat menjadi aIternatif metode untuk mendapatkan pendekatan penyelesaian permasalahan tersebut. Metode ini sudah diaplikasikan pad a permasalahan optimasi kombinatorial, optimasi multi ekstermal, serta rare event simulation, dengan hasil penyelesaian yang eukup optimal dengan waktu yang relatif singkat. Penelitian ini mengimplementasikan metode tabu search yang digabungkan dengan algoritma genetika (Incorporation Genetic-Tabu Search AlgorithmllGTS) dalam permasalahan SJMM pada komputasi grid. Hasil yang dicapai eukup memuaskan dibandingkan dengan menggunakan salah satu algoritma baik genetika saja atau algoritma tabu search, hal ini dapat terlihat dari nilai makes pan yang lebih kecil. "

"This new edition provides an up-to-date coverage of important theoretical models in the scheduling literature as well as significant scheduling problems that occur in the real world. It again includes supplementary material in the form of slide-shows from industry and movies that show implementations of scheduling systems.The main structure of the book as per previous edition consists of three parts. The first part focuses on deterministic scheduling and the related combinatorial problems. The second part covers probabilistic scheduling models, in this part it is assumed that processing times and other problem data are random and not known in advance. The third part deals with scheduling in practice, it covers heuristics that are popular with practitioners and discusses system design and implementation issues. "

"Permasalahan optimisasi portofolio merupakan topik penelitian yang cukup banyak dibahas dalam bidang keuangan. Model yang biasa digunakan dalam permasalahan tersebut adalah model mean variance yang berfokus pada expected return dan risiko tanpa mempertimbangkan kendala yang terdapat dalam masalah sebenarnya. Pada skripsi ini digunakan model optimisasi portofolio yang mempertimbangkan kendala seperti kendala kardinal dan kendala kuantitas atau biasa dikenal dengan model Mean Variance Cardinality Constrained Portofolio Optimization MVCCPO. Pada skripsi ini menggunakan metode e-New Local Search based Multiobjective Optimization Algorithm yang menonjolkan metode local search dan non dominated sorting didalamnya. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa metode e-NSLS cukup baik digunakan dalam permasalahan optimisasi portofolio.

---

Portfolio optimization problem is common research topic in finance. The model that usually used of this problem is Markowitz mean variance model focus in expected returns and risks, without conidering constraints in real life. In this thesis used a more realistic portfolio optimization problem, such as cardinality and quantity constraints, which is called Markowitz mean variance cardinality constrained portfolio optimization problem MVCCPO problem. This thesis used an algorithm which is based on a multiobjective local search schema and non dominated sorting. The result of this is simulation is good enough to use e NSLS in portofolio optimization."

"Pada perusahaan manufaktur, penjadwalan produksi job shop memegang peranan yang penting dalam hal tercapainya kondisi yang mendekati optimal dalam proses produksi. Melalui penelitian ini penulis bermaksud untuk menerapkan algoritma tabu search pada penjadwalan produksi job shop dengan tujuan minimasi penalty awal dari permasalahan yang ada lalu solusi tersebit dijadikan sebagai solusi terbaik. Solusi terbaik tersebut dimaksudkan ke dalam tabu list, setelah itu di proses di iterasi berikutnya sampai mendekati titik optimal. Penelitian ini mempunyai 5 job yang bertotalkan 95 komponen yang akan diproses di 24 mesin.Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma tabu search mempunyai hasil sejumlah 5732 menit dan apabila dibandingkan dengan solusi awal mengalami penurunan makespan sebesar 6.2 % yang lebih baik pada permasalahan penjadwalan produksi job shop dengan tujuan minimasi penalti keterlambatan.

---

In manufacturing, production scheduling job shop plays an important role in the achievement of near-optimal conditions in the production process. Through this study the author intends to apply the tabu search algorithms on the production job shop scheduling with the goal of minimizing the initial penalty of existing problems and solutions tersebit serve as the best solution. The best solution is intended to the taboo list, after it was processed in the next iteration until near the optimum point. This study has 5 job that bertotalkan 95 components will be processed in 24 machines.

From the results of experiments that have been done, we can conclude that tabu search algorithms have the results of a number of 5732 minutes and when compared with the initial solution makespan decreased by 6.2% better on the production job shop scheduling problem with the objective of minimizing the delay penalty."

"ABSTRAKMasalah penambahan rute penerbangan merupakan masalah dalam memilih rute-rute terbaik untuk ditambahkan ke dalam suatu jaringan penerbangan yang sudah ada. Tujuan dari penambahan rute tersebut adalah untuk memperbaiki robustness dari jaringan yang sudah ada. Salah satu metode pengukuran yang paling baik untuk mengukur robustness suatu jaringan adalah konektivitas aljabar. Semakin tinggi konektivitas aljabar suatu jaringan berarti semakin robust jaringan tersebut. Oleh karena itu, rute-rute terbaik yang dipilih adalah rute-rute yang saat ditambahkan menghasilkan konektivitas aljabar yang paling tinggi. Pada skripsi ini, masalah penambahan rute penerbangan diselesaikan menggunakan metode Tabu Search. Selain itu, sensitivitas metode Tabu Search terhadap perbedaan solusi awal juga dianalisa dengan melakukan percobaan.

---

ABSTRACTFlight routes addition problem is a problem of choosing the best routes to be added to an existing air transportation network. The purpose of the addition is to improve the network?s robustness. One of the best metric to measure robustness of a network is algebraic connectivity. Higher algebraic connectivity means more robust network. Therefore, the best routes to be added are the routes that will yield the highest algebraic connectivity when they were added to the network. In this ?skripsi?, the flight routes addition is solved using Tabu Search method. Furthermore, the sensitivity of Tabu Search method towards different initial solutions is analysed by conducting several trials."

"Skripsi ini membangun suatu model integrasi antara inventori di pelabuhan loading dan ketersedian muatan di pelabuhan unloading melalui penentuan rute dan penjadwalan kapal VLGC yang berfungsi sebagai pengangkut dari pelabuhan loading dan sekaligus sebagai floating storage di pelabuhan unloading. Untuk menentukan rute penjadwalan yang optimal harus ditetapkan berapa jumlah produk yang akan diangkut, kapan waktunya, menggunakan kapal yang mana, memastikan ketersediaan muatan di pelabuhan unloading, dan level inventori produk yang tidak melebihi batas kapasitas pelabuhan. Model yang dikembangkan bertujuan untuk meminimalkan biaya dengan dasar algoritma Tabu Search dengan tools Matlab. Dari hasil running program optimasi disimpulkan bahwa model yang dikembangkan memiliki performasi yang baik dibandingkan dengan kondisi existing.

---

This research present a model of integration of inventory at the loading port and the cargo availability at unloading port though routing and ship scheduling VLGC vessel that serves as a transporter of cargo from the loading portas wellas floating storage at unloading port. The optimal routing schedule Should specify how much of each product to carry, at what time, on which ship, ensure the cargo availability in unloading port, and the stock levels of the product cannot exceed the inventory capacity of loading port. The model has objective function to minimaze cost of ship that developed with Tabu Search algorithm using Matlab. form optimization running program conclude that model has good performance compared existing conditions."

"Penelitian ini membahas masalah penjadwalan job shop pada sebuah perusahaan yang memproduksi produk stamping. Permasalahan yang terjadi adalah tingginya angka keterlambatan pemenuhan pesanan atau rendahnya performa on-time delivery. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah meminimumkan jumlah keterlambatan dari setiap job. Penjadwalan produksi pada sistem produksi job shop merupakan salah satu permasalahan yang kompleks sehingga dibutuhkan metode yang tepat untuk mendapatkan solusi yang optimal untuk masalah ini. Metode penelitian ini menggunakan algoritma tabu search. Tabu search menggunakan tabu list dan iterasi pada solusi tetangga untuk mencegah terjebak pada optimal lokal. Penelitian ini menjadwalkan 21 produk yang terbagi menjadi 208 job yang diproses di 16 mesin dengan spesifikasinya mesin yang berbeda-beda. Model penjadwalan ini menghasilkan jumlah keterlambatan sebesar 23 job yang sebelumnya 96 job, atau dengan kata lain terjadi penurunan jumlah keterlambatan sebesar 76,04 . Selain itu, rata-rata waktu tunggu proses barang setengah jadi juga mengalami penurunan sebesar 29,8

---

This research presents job shop scheduling at a company that produce stamping product. The problem that happened here is high number of tardiness or low on time delivery performance. Therefore, the objective of this research is to minimize number of tardiness. Job shop scheduling is a complex problem so that need appropriated method to produce the optimal solution for this problem. This research using tabu search algorithm method. Tabu search uses tabu list and iterations in neigborhood solution to prevent getting stuck on a local optimum. This research schedules 21 products which divided into 208 jobs which processed on 16 machines with different spesifications. This model produces the output has 23 jobs tardiness which before has 96 jobs, means that number of tardiness reduces of 76,04 . In addtion, average waiting time of work in process also reduces 29,8."