Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) adalah masalah penentuan rute kendaraan dalam pendistribusian barang/jasa ke sejumlah pelanggan yang memiliki biaya minimum dengan tambahan kendala time windows, biaya direpresentasikan oleh total jarak yang ditempuh kendaraan dari depot dan kembali ke depot.Pada tugas akhir ini, digunakan algoritma genetika hibrida untuk menyelesaikan VRPTW. 50% populasi awal dibentuk dengan menggunakan metode Push Forward Insertion Heuristic (PFIH) dilanjutkan dengan -Interchange, dan 50% lainnya dibentuk secara acak. Tiga operator utama algoritma genetika yang digunakan adalah ranking based selection, merge-heuristic crossover, dan sequence based mutation. Pada tugas akhir ini juga akan diimplementasikan algoritma genetika hibrida pada VRPTW dengan perangkat lunak.

---

Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) is a problem of determining the route of vehicles that has minimum cost in the distribution of goods /services to a number of customers with addition of time constraint, the cost is represented by the total distance traveled by vehicles from depot and returned to depot.

In this final project, a hybrid genetic algorithm used to solve VRPTW. 50% of initial population is generated by Push Forward Insertion Heuristic (PFIH) and then -Interchange, and the other 50% is randomly generated. Three major operator that used in this final project are ranking based selection, merge-heuristic crossover, and sequence based mutation. Hybrid genetic algorithm is implemented on Solomon?s benchmark data of VRPTW."

"Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (PDPTW) adalah suatu permasalahan dalam pencarian rute optimal untuk memenuhi permintaan sejumlah pelanggan dengan setiap permintaan terdiri dari permintaan jemput dan antar. Solusi yang ingin dicapai adalah solusi dengan banyaknya rute yang minimum dan total jarak yang minimum. Tugas akhir ini membahas aplikasi algoritma hibrida dua tahap pada PDPTW dan implementasinya pada data benchmark Li dan Lim dengan menggunakan perangkat lunak. Tahap pertama menggunakan algoritma simulated annealing untuk meminimumkan banyaknya rute dengan pembentukan solusi awal menggunakan metode insertion heuristic dan tahap kedua menggunakan algoritma large neighborhood search untuk meminimumkan total jarak.

---

Pickup and Delivery Vehicle Routing Problem with Time Windows (PDPTW) is a problem of finding optimal route to serve customer's demands where each demand consists of pickup and delivery service. The optimal solution is the solution with minimum number of routes and minimum total distance. This final project presents an application of two-stage hybrid algorithm for PDPTW and its implementation on Li and Lim benchmark data using software. The first stage uses simulated annealing algorithm to minimize the number of routes with insertion heuristic used in the construction of initial solution. Then, the second stage uses large neighborhood search algorithm to minimize the total distance. That algorithm is implemented for benchmark problem."

"Vehicle Routing Problem with Time Windows menjadi suatu permasalahan bagi perusahaan saat ini dimana biaya logistik yang semakin tinggi. Penentuan rute yang tepat untuk distribusi barang sangat dibutuhkan untuk menekan biaya bahan bakar kendaraan. Penyelesaian VRPTW ini menggunakan algoritma metaheuristic: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing. Penelitian ini membandingkan karakter dari ketiga algoritma tersebut. Dimana hasil tabu search memberikan nilai yang mayoritas optimal dibandingkan ketiganya. Tetapi untuk iterasi pendek, PSO memberikan nilai yang cepat menuju optimal.

---

Vehicle Routing Problem with Time Windows become main problem to company when dealing with distribution cost that comes bigger. Determining best routing to distribute goods or service can help reduce distribution cost. This research using metaheuristic algorithm: Tabu Search, Particle Swarm Optimization dan Simulated Annealing to solve VRPTW. This research benchmark that three algorithm. The conclusion is tabu search bring best solution for long iteration. But for short iteration, PSO bring better solution."

"Pada masa sekarang permasalah penentuan rute kendaraan merupakan keadaan yang harus diperhitungkan dalam bisnis pengiriman. Dalam logistic permasalah penentuan rute kendaraan memiliki peranan kunci bagi perusahaan guna meminimalisir biaya transportasi, biaya penalti atas keterlambatan, dan meningkatkan kualitas layanan pada pengiriman. Permasalahan ketepatan waktu dalam proses pengiriman pada saat sekarang ini. Penelitian ini berpusat pada pengoptimalan biaya bahan bakar dan pinalti. Dalam makalah ini nantinya penulis memakai Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Dimana VRPTW sendiri merupakan masalah penentuan rute kendaraan yang paling banyak dibahas dalam  dunia nyata. Algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dan Algoritma Camel (CA) akan diterapkan dalam penelitian ini. Selanjutnya kedua algoritma akan dilihat mana dari kedua algoritma yang paling ideal untuk penyelesaian permasalahan penentuan rute dalam VRPTW.

---

At present The problem of determining vehicle routes is a condition that must be taken into account in the shipping business. In logistics, the problem of determining vehicle routes has a key role for companies to minimize transportation costs, penalty fees for delays, and improve service quality on delivery. The problem of timeliness in the delivery process at this time. This research focuses on optimizing fuel costs and penalties. In this paper, the author will use the Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Where VRPTW itself is the problem of determining vehicle routes that are most widely discussed in the real world. Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) and Camel Algorithm (CA) will be applied in this research. Furthermore, the two algorithms will determine which of the two algorithms is the most ideal for solving the problem of determining routes in VRPTW."

"Hazardous material (hazmat) merupakan material yang berpotensi membahayakan manusia, infrastruktur dan lingkungan (US DOT, 2004). Karena berpotensi membahayakan, maka pada pengangkutan hazmat perlu memperhatikan risiko yang mungkin timbul (baik risiko jiwa maupun harta benda) selain mempertimbangkan faktor biaya, sehingga permasalahan pengangkutan hazmat termasuk ke dalam permasalahan multi obyektif.Salah satu cara untuk menangani permasalahan multi obyektif adalah dengan menerapkan konsep optimasi Pareto, yaitu konsep yang mengatakan bahwa suatu solusi dikatakan optimal jika tidak mungkin lagi meningkatkan suatu nilai fungsi tujuan tanpa mengurangi nilai fungsi tujuan yang lain. Konsep tersebut bekerja untuk menemukan himpunan solusi non-dominated dengan menerapkan aturan dominan pareto (pareto dominance rule).Pada skripsi ini akan dibahas masalah pemilihan rute kendaraan untuk mengangkut hazmat dengan memperhatikan waktu pelayanan (time windows) yang telah ditentukan yang dimodelkan ke dalam Hazmat Vehicle Routing Problem with Time windows (HVRPTW). Rute yang terpilih merupakan jalur non dominated, yaitu jalur dengan tingkat risiko dan biaya perjalanan yang paling kecil. Untuk memilih rute tersebut digunakan metode Multi-Objective Ant Colony System yang merupakan pengembangan dari metode Ant Colony System, yaitu metode yang mengadaptasi perilaku semut dalam mencari makanan dengan bantuan pheromone (zat kimia aromatik yang dikeluarkan oleh spesies semut).

---

Hazardous materials (hazmat) is defined by any substance or material which capable of causing harm to human, property and environment (US DOT, 2004). Therefore, in every hazmat transportation needs to pay attention to possible risks (both life and property risk) in addition to considering the cost factor. So that the problem of transporting hazmat belongs to the multi-objective problems.

The best approach to deal with multi objective problem is to apply the concept of Pareto optimization. This concept declare that an optimal solution is if there is no possibility to increase the value of objective function without eliminate the value of others objective function. This concept works to determine a set of non-dominated solutions applying conditions of Pareto dominance.

This research discuss about the problem of route selection of vehicles for transporting hazmat with focusing on service time (time windows) that has been determined and known as Hazmat Vehicle Routing Problem with Time Windows (HVRPTW). A non-dominated paths as selected path is the path with the smallest amount of risk and scheduled time. The route is selected by using Multi-Objective Ant Colony System algorithm which is the development of Ant Colony System methods that belongs to Ant Colony Optimization. This method adapts the behavior of ants in looking for feed helped by a pheromone (a chemical released by the aromatic species of ants)."

"Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan salah satu model yang dapat mengatasi permasalahan rute distribusi. Salah satu permasalahan yang ada di dunia nyata adalah rute distribusi kantong darah di UDD PMI DKI Jakarta. UDD PMI DKI Jakarta harus mengirim kantong darah setiap harinya menuju lima UDD PMI masing-masing kota di Provinsi DKI Jakarta. Adanya durasi shelf life darah dan kapasitas mobil yang terbatas membuat permasalahan ini berkembang menjadi Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW). Dengan menggunakan software Gurobi, terbukti bahwa rute distribusi masih bisa dioptimasi. Di mana rute awal memerlukan waktu selama 1.034 menit, dan rute hasil optimasi memerlukan waktu selama 707 menit. Pengurangan waktu yang didapat adalah 31,6%, dengan tetap memenuhi kendala lainnya, seperti kapasitas kendaraan dan durasi shelf life kantong darah. Analisis sensitivitas juga dilakukan untuk mengetahui apakah model dapat dipakai dengan fluktuasi permintaan kantong darah yang merepresentasikan kondisi sebenarnya. Dari hasil optimasi menggunakan tiga skenario, didapat bahwa terdapat perubahan durasi perjalanan dan penambahan jumlah kendaraan yang dipakai, serta perubahan rute yang dipilih oleh setiap kendaraan.

---

The Vehicle Routing Problem (VRP) is a model that addresses distribution route issues. One real-world problem is the distribution of blood bags at UDD PMI DKI Jakarta. UDD PMI DKI Jakarta needs to deliver blood bags daily to five UDD PMI located in each city in DKI Jakarta. The presence of limited blood shelf life duration and vehicle capacity has led to the development of the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) for this problem. By using Gurobi software, it has been proven that the distribution routes can be optimized. The initial route took 1.034 minutes, while the optimized route took 707 minutes. This resulted in a time reduction of 31,6%, while still meeting other constraints such as vehicle capacity and blood bag shelf life duration. Sensitivity analysis was also conducted to assess whether the model can be used with blood bag demand fluctuations that represent real-world conditions. From the optimization results using three scenarios, it was found that there were changes in travel duration, an increase in the number of vehicles used, and changes in the selected routes for each vehicle."

"In the field of combinatorial optimization problems, the Vehicle Routing Problem (VRP) is one of the most challenging. Defined more than 40 years ago, the problem involves designing the optimal set of routes for fleets of vehicles for the purpose of serving a given set of customers. Interest in VRP is motivated by its practical relevance as well as its considerable difficulty.The Vehicle Routing Problem covers both exact and heuristic methods developed for the VRP and some of its main variants, emphasizing the practical issues common to VRP. The book is composed of three parts containing contributions from well-known experts. The first part covers basic VRP, known more commonly as capacitated VRP. The second part covers three main variants of VRP: with time windows, backhauls, and pickup and delivery. The third part covers issues arising in real-world VRP applications and includes both case studies and references to software packages."

"Dynamic Dial a Ride Problem with Time Windows (DDARPTW) merupakan masalah pencarian rute optimal untuk melayani sejumlah pelanggan yang ingin dijemput di suatu tempat dan diantar ke tempat lainnya dengan data permintaan penumpang yang dapat bertambah selama periode perjalanan. Solusi yang ingin didapatkan adalah suatu rute dengan tingkat ketidakpuasan pelanggan yang minimum. Tugas akhir ini membahas penggunaan algoritma 2 tahap pada DDARPTW serta implementasinya pada data sebanyak 56 pelanggan dengan menggunakan perangkat lunak. Penentuan solusi awal pada tugas akhir ini menggunakan metode insertion heuristic dan tahap pertama menggunakan metode local search yaitu 2-opt arc swap untuk memberikan perbaikan pada nilai fungsi tujuan serta tahap kedua menggunakan metode simple insertion untuk melakukan penambahan pelanggan baru dalam periode perjalanan.

---

Dynamic Dial a Ride Problem with Time Windows (DDARPTW) is a problem of finding an optimal route to serve a number of customers who want to be picked up in a certaint place and delivered to other place. Data of passenger's demand could be added during the trip period. The obtained solution is a route with minimum level of customer dissatisfaction.

This mini thesis explores the use of two phase algorithm and its implementation on the data of 56 customers using a software. The initial solution is constructed by insertion heuristic method and the first phase use 2-opt arc swap local search which provides improvements to the value of the objective function and the second phase uses a simple insertion method to add new customer in the trip period."

"

Perkembangan teknologi memungkinkan perusahaan untuk senantiasa meningkatkan kinerjanya dalam berbagai kegiatan usaha. Salah satu kegiatan usaha yang menjadi perhatian adalah distribusi. Penentuan rute distribusi harus mempertimbangkan permintaan pelanggan dan biaya transportasi. Perancangan rute distribusi yang meminimalisir jarak tempuh transportasi dapat menghemat biaya distribusi. Di sisi lain, ketepatan waktu pengiriman juga masih menjadi salah satu faktor penting distribusi. Penelitian ini berfokus pada perancangan algoritma penyelesaian Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) dengan metode heuristik Lin Kernighan Helsgaun dan Local Search. Hasil dari algoritma ini adalah rute distribusi yang memenuhi permintaan pelanggan dengan memenuthi batasan kapasitas kendaraan dan rentang waktu pelayanan.

---

Technology development has enabled businesses to continuously improve their performance on various activities. One of the highlighted activity is distribution. The planning of distribution routes must consider customer demands and transportation cost. A better distribution route planning that minimizes transportation distances would save distribution costs. On the other hand, timeliness remains one of the important factors of distribution. This research focuses on designing an algorithm that solves Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) using the heuristic methods which are Lin Kernighan Helsgaun and Local Search. The result of the algorithm is a list of routes that fulfills all demands and within the constraints of limited capacity and a drop off time window.

"