Optimization of an objective in the model of linear programming (LP) is widely applied in solving the problems that exist. But with the increasing complexity of these problems, optimization with multiple objectives , known as goal programming (GP) being an option. In this GP, some of these goals were weighted before analysis . In this paper will discuss the formulation of fuzzy goal prongramming (FGP), in which these goals need not be discrete weighted, but enough to consider the decision maker wishes to impose limits on the value of each function's purpose. Fuzzy concept of a fuzzy membership function is applied to functions such objectives to be achieved. The problems in this case is production planning at the company with some goals to be achieved namely income, labor costs, and raw material costs. The result is a model with some objectives can be formulated in FGP models that can be solved with the LP for production planning of the company. Keywords : fuzzy goal programming, linear programming, production planning ABSTRAK Optimalisasi suatu tujuan dalam model linear programming (LP) banyak diaplikasikan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang ada. Tapi dengan makin kompleksnya masalah-masalah tersebut, pengoptimalan dengan beberapa tujuan atau dikenal dengan goal programming (GP) menjadi pilihan. Dalam GP ini, beberapa tujuan ini diberi pembobotan sebelum dianalisa. Dalam tulisan ini akan dibahas tentang formulasi fuzzy goal prongramming (FGP), dimana tujuan-tujuan tersebut tidak perlu diboboti secara diskret, tapi cukup dengan mempertimbangkan keinginan pengambil keputusan untuk menentukan batasan nilai pada setiap fungsi tujuan yang ada. Konsep fuzzy berupa fungsi keanggotaan fuzzy diterapkan pada fungsi-fungsi tujuan yang akan dicapai tersebut. Masalah yang digunakan adalah perencanaan produksi pada suatu perusahaan dengan beberapa tujuan yang ingin dicapai yaitu pendapatan, biaya tenaga kerja, dan biaya bahan baku. Hasil yang diperoleh adalah model beberapa tujuan dapat diformulasi dalam model FGP yang dapat diselesaikan dengan LP untuk perencanaan produksi suatu perusahaan. Kata kunci : fuzzy goal programming, linear programming, perencanaan produksi
Ant Colony Optimization is one of the meta-heuristic methods used to solve combinatorial optimization problems that are quite difficult. Ant Colony Optimization algorithm is inspired by ant behavior in the real world to build the shortest path between food sources and their nests. Traveling Salesman Problem is a problem in optimization. Traveling Salesman Problem is a problem to find the minimum distance from the initial node to the whole node with each node must be visited exactly once and must return to the initial node. Traveling Salesman Problem is a non-deterministic polynomial-time complete problem. This research discusses the solution of the Traveling Salesman Problem using the Ant Colony Optimization algorithm and also using the exact algorithm. The results showed that the greater the size of the Traveling Salesman Problem case, the longer the execution time required. The results also showed that the execution times of the Ant Colony Optimization are much faster than the execution time of the exact method.
Masalah rute kendaraan dengan kapasitas (capacitated vehicle routing problem) adalah variasi dari masalah rute kendaraan (vehicle routing problem). Pada masalah rute kendaraan dengan kapasitas, kendaraan yang digunakan untuk distribusi produk memiliki batas daya angkut. Menentukan solusi optimal dari masalah rute kendaraan dan perluasannya adalah NP-Hard. Oleh karena itu untuk menyelesaikan masalah rute kendaraan dengan kapasitas ini banyak dikembangkan algoritme heuristik. Dalam paper ini, untuk mencari solusi masalah rute kendaraan dengan kapasitas, digunakan gabungan dua algoritme heuristik. Penyelesaian masalah dimulai dengan pembentukan kelompok (clustering) menggunakan algoritme sweep, kemudian setiap kelompok hasil algoritme sweep dioptimalkan menggunakan algoritme particle swarm optimization. Kata kunci: algoritme sweep, algoritme heuristik, particle swarm optimization, masalah rute kendaraan dengan kapasitas.
Artikel ini memberikan formulasi masalah penjadwalan mata kuliah dengan memecah pertemuan berdasar model pemrograman linear integer. Pemecahan pertemuan mata kuliah didasarkan pada bobot jam kuliah masing-masing perminggu, sehingga mata kuliah berbobot tiga jam misalnya akan dipecah menjadi dua kali pertemuan yang masing-masing berdurasi dua jam dan satu jam. Formulasi yang dibangun menjamin bahwa mata kuliah berdurasi dua jam harus diberikan pada hari yang sama dengan periode (jam) kuliah berurutan. Sedangkan mata kuliah yang dipecah dalam dua kali pertemuan, kedua pertemuan tersebut harus dijadwalkan pada dua hari yang berbed
Sistem transportasi perkotaan yang optimal sangat bergantung dengan upaya menyelesaikan masalah penjadwalan armada angkutan kotanya. Hal ini memiliki beberapa masalah khusus. Salah satu masalah tersebut adalah pengaturan perhentian untuk rute bercabang sedemikian sehingga memberikan kelancaran operasi penggabungan dengan jumlah armada minimum. Masalah penentuan perhentian sedemikian sehingga meminimumkan jumlah armada untuk pengoperasian rute bercabang diperlihatkan analog dengan masalah inventori atau antrian deterministik sederhana. Jumlah armada minimum yang diperlukan untuk mengoperasikan rute semacam ini diperlihatkan sama dengan daur kendaraan rataan dibagi dengan headway utama.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.