The Sriwijaya University Library

  • Home
  • Information
  • News
  • Help
  • Librarian
  • Login
  • Member Area
  • Select Language :
    Arabic Bengali Brazilian Portuguese English Espanol German Indonesian Japanese Malay Persian Russian Thai Turkish Urdu

Search by :

ALL Author Subject ISBN/ISSN Advanced Search

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Implementasi algoritma ant colony optimization (aco) pada masalah pendistribusian barang di kantor pos

Text

Implementasi algoritma ant colony optimization (aco) pada masalah pendistribusian barang di kantor pos

CHRISTIANA BR HOTANG - Personal Name;

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Salah satu permasalahan travelling salesman problem adalah pendistribusian
barang, karena dalam pendistribusian barang kita seharusnya mencari lintasan
terpendek dari asal ke tujuan dan kembali lagi ke daerah asal. Ada banyak algoritma
untuk mencari lintasan terpendek, salah satunya adalah algoritma Ant Colony
Optimization (ACO). Algoritma ini mengadopsi perilaku semut dalam pencarian rute
terpendek dari sarang menuju tempat makananya. Penelitian ini bertujuan
menerapkan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk menyelesaikan
masalah pencarian lintasan terpendek pada Kantor Pos Cabang Palembang. Kantor
Pos Palembang mempunyai 2 wilayah yaitu wilayah A dan wilayah B. Dalam
penelitian ini siklus untuk algoritma Ant Colony Optimization (ACO) menggunakan 3
siklus, pada siklus pertama hasilnya sudah konvergen. Lintasan terpendek untuk
wilayah A memiliki rute dari KPRK Palembang ke KPC Kapt. A. Rivai ke KPC
Pakjo ke KPC Talang Ratu ke KPC Sekip ke KPC Alang Lebar ke KPC Sukarami ke
KPC Cinde ke KPC Indralaya dan ke KPRK Palembang adalah 97,3 km, lintasan
terpendek untuk wilayah B memiliki rute dari KPRK Palembang ke KPC Sungai
Kendang ke KPC Lemabang ke KPC Pusri ke KPC Sungai Buah ke KPC Sekojo ke
KPC Kenten ke KPC Perumnas Kenten ke KPC Mayor Ruslan ke KPC Indralaya ke
KPRK Palembang adalah 102 km. Solusi yang diperoleh dari Ant Colony
Optimization (ACO) lebih baik daripada algoritma Floyd Warshall untuk masalah
pendistribusian barang di Kantor Pos, tetapi solusi yang diperoleh algoritma Branch
and Bound lebih baik daripada algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk
kasus yang sama.


Availability

No copy data

Detail Information
Series Title
-
Call Number
Hot i 2016
Publisher
Inderalaya : ., 2016
Collation
xxvii, 108 hlm.:ilus.
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
NONE
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Kantor Pos, Algoritma Ant Colony Optimization
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
-
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments

You must be logged in to post a comment

The Sriwijaya University Library
  • Information
  • Services
  • Librarian
  • Member Area

About Us

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Search

start it by typing one or more keywords for title, author or subject

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2025 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • Language
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Advanced Search