Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Multiple Traveling salesman problem MTSP merupakan perluasan dari TSP. MTSP adalah masalah optimasi dimana akan ditentukan total jarak minimum untuk m salesmen dalam melakukan perjalanan ke sejumlah kota tepat satu kali yang dimulai dari kota awal yang disebut depot kemudian kembali lagi ke depot setelah perjalanan selesai. Dalam tugas akhir ini, K-Means dan Crossover Ant Colony Optimization ACO akan digunakan untuk menyelesaikan MTSP. Implementasi dilakukan pada 3 data dari TSPLIB dengan menggunakan salesman berjumlah 2, 3, 4, dan 8. Analisa hasil dengan menggunakan K-Means dan Crossover ACO akan dibandingkan. Pengaruh terhadap pemilihan kota yang menjadi depot pada total jarak perjalanan yang dihasilkan, juga akan dianalisa.

---

Multiple Traveling Salesman Problem MTSP is a generalization of the Traveling Salesman Problem TSP . MTSP is an optimization problem to find the minimum total distance of m salesmen tours to visit several cities in which each city is only visited exactly by one salesman, starting from origin city called depot and return to depot after the tour is completed. In this skripsi, K Means and Crossover Ant Colony Optimization ACO are used to solve MTSP. The implementation is observed on three datasets from TSPLIB with 2, 3, 4, and 8 salesmen. Analysis of results using K Means and Crossover ACO will be compared. The effect of selecting a city as depot on the total travel distance of tour will also be analyzed."

"Perluasan dari Traveling Salesman Problem (TSP) adalah Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP), yaitu menentukan kumpulan rute oleh 𝑚 salesman yang berawal dan kembali ke kota asal (depot). Jika terdapat lebih dari satu depot dan salesman yang berawal dan kembali ke depot yang sama, maka permasalahan tersebut dinamakan Fixed Destination Multi-depot Multiple Traveling Salesman Problem (MMTSP). Pada makalah ini, MMTSP akan diselesaikan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). ACO adalah algoritma optimisasi metaheuristic yang terinspirasi oleh perilaku semut dalam mencari jalur terpendek dari sarang menuju sumber makanan.Dalam penyelesaian MMTSP, akan diamati dengan memerhatikan pemilihan kota yang berbeda sebagai depot dan tiga parameter MMTSP non-random, banyaknya salesman (𝑚), minimum banyaknya kota yang harus dikunjungi salesman (𝐾), dan maksimum banyaknya kota yang dapat dikunjungi salesman (𝐿). Implementasi dilakukan dengan mengambil empat data dari TSPLIB. Hasil implementasi menunjukkan bahwa pemilihan kota yang berbeda sebagai depot dan tiga parameter MMTSP, di mana 𝑚 adalah parameter yang paling esensial, mempengaruhi solusi.

---

An extension of Traveling Salesman Problem (TSP) is the Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP) in which, determining set of routes by 𝑚 salesmen who all start from and return to a single home city (depot). If there is more than one depot and salesmen start from and return to the same depot, then the problem is called Fixed Destination Multi-depot Multiple Traveling Salesman Problem (MMTSP). In this paper, MMTSP will be solved using the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. ACO is a metaheuristic optimization algorithm which inspired by the behavior of ants in finding the shortest path from the nest to the food source.

In solving the MMTSP, the algorithm is observed with respect to different chosen cities as depots and non-randomly three parameters of MMTSP, the number of salesmen (𝑚), the minimum number of cities a salesman must visit (𝐾), and the maximum number of cities that a salesman can visit (𝐿). The implementation is observed with four dataset from TSPLIB. The results show that both the different chosen cities as depots and the three parameters of MMTSP, in which 𝑚 is the most essential parameter, affect the solution."

"Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan permasalahan yang banyak ditemukan di bidang transportasi khusunya masalah perjalanan seorang salesman mengunjungi semua kota tepat satu kali sebelum salesman tersebut kembali ke kota awal atau depot. Perluasan dari TSP adalah Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP) dengan jumlah salesman adalah lebih dari satu. Pada skripsi ini, penyelesaian MTSP dibahas dengan menggunakan metode algoritma Sweep dan Elite Ant System, dengan penyelesaian MTSP dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama, digunakan algoritma Sweep untuk membangun rute awal perjalanan salesman dan pada tahap kedua digunakan Elite Ant System untuk memperbaiki rute perjalanan awal yang diperoleh dari tahap pertama. Hasil implementasi dengan menggunakan 6 data dari TSPLIB, berdasarkan total jarak yang ditempuh, menunjukkan bahwa metode yang digunakan menghasilkan total jarak lebih baik dibandingakan dengan total jarak hasil metode MACO dan MGA untuk data yang sama. Selain itu, hasil yang diperoleh menunjukkan adanya peran pemilihan kota sebagai depot dalam menentukan total jarak.

---

Traveling Salesman Problem (TSP) is the most commonly problem that is found in transportation, especially the problem of visiting city by one salesman exactly once before the salesman back to the first city or depot. The Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP) is an extension of TSP. This problem relates to accommodating real world problems where there is a need to account for more than one salesman. In this skripsi, MTSP will be discussed in Sweep algorithm and Elite Ant System methods, where the MTSP is solved in two stages. At the first stage, Sweep algorithm is used to construction route of salesman and the second stage, Elite Ant System is used to improving every route of salesman. The implementation results were tested using 6 benchmark problem taken from TSPLIB, based on the total distance travelled, shows that the methods produce a total distance better than the total distance of MGA and MACO methods. Moreover, the results indicate the existence of obtaining a city as the depot as the key factor in determining total distance."