Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Combinatorial data analysis (CDA) refers to a wide class of methods for the study of relevant data sets in which the arrangement of a collection of objects is absolutely central. The focus of this monograph is on the identification of arrangements, which are then further restricted to where the combinatorial search is carried out by a recursive optimization process based on the general principles of dynamic programming (DP). The authors provide a comprehensive and self-contained review delineating a very general DP paradigm or schema that can serve two functions. First, the paradigm can be applied in various special forms to encompass all previously proposed applications suggested in the classification literature. Second, the paradigm can lead directly to many more novel uses. An appendix is included as a user's manual for a collection of programs available as freeware. The incorporation of a wide variety of CDA tasks under one common optimization framework based on DP is one of the book's strongest points. The authors include verifiably optimal solutions to nontrivially sized problems over the array of data analysis tasks discussed."

"Konfigurasi pembebanan atau penjadwalan pembangkit yang berbeda dapat mengakibatkan biaya operasi pembangkitan yang berbeda pula, tergantung pada karakteristik masing-masing unit pembangkit yang dioperasikan, Penjadwalan pembangkitan sangatlah penting bagi pengoperasian suatu unit pembangkit, terutama pembangkit terutama karena berkaitan langsung dengan biaya bahan bakar. Perhitungan biaya bahan bakar dalam tugas atau project dalam skripsi ini dilakukan dengan menggunakan metoda pemrograman dinamik atau dinammic programming dengan step kenaikan 1 MW dari nilai batas pengeluaran pembangkit, dan juga dalam pembahasannya rugi-rugi saluran terhadap output keluaran generator diabaikan. Studi kasus yang saya lakukan dalam pengerjaan tugas ataupun juga project ini adalah di pasal operasional dan pembangkitan listrik PT PUSRI PALEMBANG."

"Dalam sistem tenaga listrik terdiri dari beberapa unit pusat tenaga listrik termasuk sejumlah pusat listrik hidro-termal (PLTA, PLTP, PLTU, PLTG, PLTGU). Jadwal operasi pembangkit yang tepat menghasilkan operasi yang optimum bagi sistem tenaga listrik secara keseluruhan untuk mencapai biaya bahan bakar yang minimum. Agar dicapai operasi yang optimum, perlu dilakukan pengaturan pembebanan pada pembangkit listrik yang melayani beban tenaga listrik. Beban sistem tenaga listrik berubah-ubah menurut waktu dalam rupiah per jam juga berubah-ubah menurut waktu, biaya operasi sistem tenaga listrik merupakan tujuan yang akan diminimalkan, masalah ini dapat diselesaikan dengan menggunakan metoda Dynamic Programming. Biaya terbesar yang dipergunakan pada suatu pembangkitan listrik adalah biaya bahan bakar, sehingga dalam perencanaan operasi sistem diinginkan agar biaya bahan bakar serendah mungkin, dalam arti dicapai biaya bahan bakar yang optimum. Dengan mengkoordinasikan pembangkit hidro termal di system Jawa Tengah dan DIY menggunakan Dynamic Programming diperoleh total biaya operasi sebesar Rp 23.972.678.655. Sedangkan total biaya operasi yang dikeluarkan oleh PT.PLN adalah sebesar Rp 25.013.942.180.

---

In a power system consisting of several units including a power station hidro-thermal power station (PLTA, PLTP, PLTU, PLTG, PLTGU).Schedule the operationof appropriate plants produce optimum operation for the electric power system as a whole to achieve a minimum fuel costs. In order to achieve the optimum operation, necessary to set the load at power plants serving the electric power load. Power system load varies according to the time in rupiahs per hour also vary according to the time, the operating costs of electric power system is a goal to be minimized, this problem can be solved using Dynamic Programming method. The biggest cost is used in the generation of electricity is the cost of fuel, so that the operation of the planning system is desirable in order to fuel costs as low as possible, in the sense that achieve optimum fuel costs. By clicking coordinate hydro-thermal power system in Middle Java and DIY using Dynamic Programming the total operating expenses of Rp Rp 23.972.678.655. While total operating cost incurred by PT.PLN is Rp 25.013.942.180."

"Kereta Rel Listrik (KRL) Jabodetabek merupakan salah satu transportasi yang masih diminati oleh masyarakat Jabodetabek untuk beraktivitas sehari-hari. Pada tahun 2022, jumlah pengguna tahunan KRL Jabodetabek mencapai 217,965,000 penumpang dengan rata-rata pengguna bulanan sekitar 18,163,750 penumpang setiap bulannya selama tahun 2022. Melihat jumlah pengguna KRL Jabodetabek yang cukup besar, maka perlu adanya strategi agar kebutuhan energi listrik dalam bidang transportasi di Jabodetabek khususnya untuk kereta listrik. Pada penelitian ini dilakukan pengambilan data kecepatan kereta secara waktu-nyata menggunakan Phyphox, kemudian data kecepatan akan dilakukan perhitungan konsumsi energinya. Data kecepatan tersebut nantinya akan dijadikan acuan untuk perancangan sistem optimasi profil kecepatan menggunakan dynamic programming.

---

Electric train system is one of transportation system in Jabodetabek that preffered by people to do their daily activities. In 2022, the annual users of electric train in Jabodetabek reaches 217,965,000 passengers with an average monthly users of around 18,163,750 passengers per month during 2022. Based on the large number of electric train in Jabodetabek users, it is necessary to have a strategy to fulfill the demand for electrical energy in the transportation sector in Jabodetabek, especially for electric trains. In this research, a real-time of train speed data will be obtained was by using Phyphox, then the speed data will be calculated for its energy consumption. The speed data will be used as a reference for designing a speed profile optimization system by using dynamic programming. The result of optimizing speed profile by using dynamic programming is the energy consumption of train can be optimized by 12.89%."

"Kereta listrik merupakan salah satu mode transportasi umum yang banyak digunakan di Indonesia karena ramah lingkungan, mampu mengangkut banyak orang, dan berbiaya relatif terjangkau. Faktor-faktor tersebut membuat peningkatan efisiensi energi kereta menjadi hal yang penting untuk menurunkan biaya dan emisi di tengah isu perubahan iklim dan urbanisasi. Oleh karena itu, penggunaan Energy Storage Device (ESD) dan pemilihan profil kecepatan operasional kereta yang optimal diperlukan agar konsumsi energi kereta menjadi sekecil mungkin. Problem penentuan profil kecepatan kereta ini dapat dimodelkan menjadi problem multi stage yang dapat diselesaikan dengan algoritma dynamic programming (DP). Dynamic programming banyak digunakan karena DP memperhitungkan semua kemungkinan state space yang ada sehingga menghasilkan hasil yang paling optimal. Pada penelitian ini, penentuan profil kecepatan yang optimum dilakukan dengan mempertimbangkan kenyamanan penumpang, karakteristik Energy Storage Device seperti energi awal dan daya maksimum, elevasi dan batas kecepatan pada jalur, serta batasan waktu. Model yang digunakan adalah model berbasis gaya dengan massa berupa titik dan on-board ESD. Model konsumsi energi dari kereta hanya mempertimbangkan energi yang dikonsumsi sistem traksi (tidak termasuk sistem pendingin, penerangan ataupun akomodasi kereta). Pemodelan perjalanan dilakukan dengan membagi mode berkendara kereta menjadi accelerating, cruising, coasting, dan braking. Kombinasi mode berkendara ini kemudian disimulasikan pada model jalur dengan membagi jalur menjadi beberapa bagian setiap interval jarak tertentu dan menyelesaikannya dengan algoritma DP berbasis forward induction. Hasilnya didapatkan profil kecepatan kereta terhadap posisi kereta yang optimal berdasarkan kriteria konsumsi energi dengan penurunan konsumsi energi akibat penggunaan ESD hingga 13.58% untuk daya ESD 500kJ dan batas waktu 110s.

---

Electric train is one of the most commonly used mode of transportation in Indonesia owing to its environmental friendliness, high capacity, and relatively low cost. These factors make increasing train energy efficiency an important issue to reduce cost and emission amid climate change and urbanization issues. Hence, the use of Energy Storage Device (ESD) and selection of optimum speed profile are needed to ensure train energy consumption to be as low as possible. The problem of determining the train speed profile could be modelled as a multi-stage problem which could be solved by the dynamic programming algorithm (DP). Dynamic programming is commonly used because DP calculates all possible state-space combinations, outputting the most optimum result. In this research, the determination of the optimum speed profile is done by considering passenger comfort, characteristics of ESD such as initial energy content and maximum power, elevation and speed limits of the train track, and time limit. The model used in this research is a force-based model with point-mass and on-board ESD. The energy consumption model only considers the energy consumed by the traction system (doesn’t include energy consumed by air conditioning, lighting, or accommodation systems of the train). Modelling of the train journey is done by dividing the driving mode of the train into accelerating, cruising, coasting, and braking. This combination of driving modes is then simulated on the train track model by dividing the track into several segments every fixed distance and then solving it by using a forward- induction based DP. The result is an optimum train speed profile measured against train position based on energy consumption criterion with energy consumption reduction of up to 13.58% for ESD with a power of 500kJ and 110s journey time limit."

"Pada tahun 2020, 6 dari 10 ekonomi yang paling terhubung berada di Asia Singapura; Republik Korea; Malaysia; Hong Kong, Cina; dan Jepang. Sektor pengangkutan laut memiliki peran penting untuk memajukan dan memperlancar perdagangan serta memperlancar perpindahan barang dari satu tempat ke tempat yang lain. Biaya transportasi dianggap sebagai biaya paling tinggi dari total biaya logistik dengan bahan bakar sendiri menyerap lebih dari 60 persen dari biaya operasi. Memilih rute yang optimal untuk meminimalkan biaya bahan bakar merupakan solusi yang efektif bagi perusahaan pelayaran saat mengoperasikan kapal liner. Data jarak mil laut antar pelabuhan, kecepatan kapal, daya mesin, dan harga bahan bakar pada tiap pelabuhan diolah menjadi sebuah model Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP). Penerapan 2 algoritma, yaitu: Brute-Force Method dan Algoritma Held-Karp digunakan untuk menyelesaikan model ATSP yang dibuat dengan fungsi objektif biaya bahan bakar yang seminimum mungkin. Diberikan variasi pada titik awal/akhir rute sebagai parameter uji tambahan dari setiap algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Held-Karp memberikan hasil rute dengan biaya bahan bakar yang sama dengan Brute-Force Method namun proses komputasi berjalan lebih cepat. Hal ini membuktikan bahwa algoritma Held-Karp lebih efektif dalam hal waktu untuk menentukan rute kapal dengan biaya bahan bakar yang paling rendah.

---

In 2020, 6 of the 10 most connected economies w in Asia Singapore; Republic of Korea; Malaysia; Hong Kong, China; and Japan. The sea transport sector has an important role to promote and facilitate trade and facilitate the movement of goods from one place to another. Transportation costs are considered the highest cost of the total logistics costs with fuel alone absorbing more than 60 percent of operating costs. Choosing the optimal route to minimize fuel costs is an effective solution for shipping companies when operating liner vessels. Data on nautical miles between ports, ship speed, engine power, and fuel prices at each port are processed into an Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) model. The application of 2 algorithms, namely: Brute-Force Method and Held-Karp Algorithm is used to solve the ATSP model which is made with the objective function of the minimum fuel cost. Variations in the start/end point of the route are given as additional test parameters of each algorithm. The results show that the Held-Karp Algorithm gives route results with the same fuel cost as the Brute-Force Method but the computational process runs faster. This proves that the Held-Karp algorithm is more effective in terms of time to determine ship routes with the lowest fuel costs."