Implementasi Hybrid Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization pada Cutting Stock Problem Dua Dimensi

Firda Fatima Rahmatini

Informasi Umum

Kode

113090292

Klasifikasi

518.172 - Algorithm-Research Methods

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Hybrid Materials

Dilihat

408 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Cutting Stock Problem merupakan permasalahan kombinatorial dimana kita harus memetakan objek-objek orderan pada suatu bidang agar mendapatkan sisa bahan seminimal mungkin. Ada beberapa jenis dari Cutting Stock Problem, dan yang akan digunakan disini adalah Two Dimensional Cutting Stock untuk bidang rectangular dan dengan teknik pemotongan non guillotine non oriented. Kunci utama pada Cutting Stock Problem ini adalah metode apa yang kita gunakan untuk memetakan dan melakukan pencarian solusi yang optimal. Cutting Stock Problem ini telah banyak diteliti dengan berbagai metode dan telah banyak dibandingkan. <br><br>Pada Tugas Akhir ini metode yang akan digunakan adalah Hybrid Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization, yaitu penggabungan antara sisi positif Genetic Algorithm yang memiliki performansi yang sangat baik pada masalah kombinatorial dan Particle Swarm Optimization yang memiliki kemampuan menyimpan memori solusi yang terbaik. Selain itu digunakan pula Bottom Up Fill untuk pemetaan objek pada bidang. Hasil akhir pada Tugas Akhir ini nanti akan dibandingkan dengan sistem yang menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization untuk melihat apakah ada perbedaan hasil menjadi lebih baik.<br><br> two dimensional cutting stock problem, genetic algorithm, particle swarm optimization, hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization, bottom up fill.