Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Berdasarkan konsrp Vehicle Routing Schedulling and Dispatching Problem with Single Depot (VRSP/SD) yang telah diajukan oleh Chen suatu metode untuk memecahkan persoalan Vehicle Routing and Scheduling dengan satu depot (Vehicle Routing and Scheduling Problem with Single Depot (VRSP/SD) berdasarkan metode algoritma genetika diajukan pada makalah ini. Matriks dua dimensi digunakan sebagai representasi jadwal (schedule). Operasi crossover dilakukan melalui operasi pemindahan atau operasi pertukaran sekelompok pelanggan (user/customer). percobaan dilakukan berdasarkan data pengiriman makanan harian dari satu depot ke 46 toko di daerah Saitama Jepang. Perbandingan hasil eksperiman dengan metode sebelummnya yang menggunakan metode simulated annealing menunjukkan bahwa metode yang diajukan menghasilkan hasil yang sama baiknya dengan metode terdahulu. "

"Vehicle Routing Problem with Roaming Delivery Locations (VRPRDL) adalah masalah pencarian rute pengiriman barang yang optimal dengan mempertimbangkan lokasi pengiriman ke rumah pelanggan (home delivery) atau lokasi cadangan lain yang telah ditunjuk oleh pelanggan (roaming delivery). Jenis pengiriman tersebut dapat menjadi inovasi bagi pihak logistik dalam proses akhir pengiriman barang hingga sampai pada pelanggan (last mile delivery). Kerugian-kerugian seperti pencurian barang ataupun kerusakan barang karena pelanggan tidak berada di rumah dapat dihindari dan biaya operasional pengiriman dapat diminimalkan. Pada skripsi ini, digunakan metode algoritma genetika untuk mencari solusi dari VRPRDL. Data untuk simulasi percobaan terdiri dari 1 lokasi depot dan 30 pelanggan dengan masing-masing pelanggan memiliki 2 lokasi pengiriman yaitu 1 lokasi rumah dan 1 lokasi cadangan. Lokasi-lokasi pelanggan dan depot yang digunakan berada di provinsi DKI Jakarta. Hasil percobaan dengan menggunakan ukuran populasi 30, jumlah generasi 100, crossover rate (Cr) 0.7, dan mutation rate (Mr) 0.5 menunjukkan adanya penghematan total biaya menggunakan roaming delivery sebesar 18,90% dibandingkan dengan home delivery.

---

Vehicle Routing Problem with Roaming Delivery Locations (VRPRDL) is the problem of finding the optimal route for delivery of goods by considering the delivery location to the customer's house (home delivery) or other backup locations designated by the customer (roaming delivery). This type of delivery can be an innovation for logistics in delivering goods to the customer's last location or last-mile delivery. Such loss like theft of goods or damage to goods because the customer is not at home, can be avoided, and the operational shipping cost can be minimized. In this thesis, a genetic algorithm method is used to find a route solution for the problem. The data for the experimental simulation consists of 1 depot location and 30 customers with each customer having 2 delivery locations, namely one home location and one backup location. The locations of customers and depot used are in the province DKI Jakarta. The experimental result by using a population size of 30, the number of generations of 100, crossover rate (Cr) 0.7, and mutation rate (Mr) 0.5 indicates a total cost saving of using roaming delivery for 18.90% compared to home delivery."

"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."

"

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.

"

"Ant Colony Optimization (ACO) adalah salah satu algoritma approximate untuk penyelesaian permasalahan NP-hard dan salah satu metode state-of-the-art dalam penyelesaian masalah diskrit. Vehicle Routing Problem (VRP), salah satu permasalahan diskrit, dalam penelitian ini akan diselesaikan menggunakan algoritma ACO. Permasalahan VRP yang akan diselesaikan adalah 6 hasil penelitian mahasiswa Departemen Teknik Industri Universitas Indonesia. Hasil dari penyelesaian VRP menggunakan ACO menunjukkan bahwa fungsi tujuan jarak dari solusi dengan algoritma ACO lebih baik dari pendekatan yang digunakan pada penelitian sebelumnya.

---

Ant Colony Optimization (ACO) is one of approximate algorithm for solving NP-hard problem and state-of-the-art method for solving discrete problem. Vehicle Routing Problem (VRP), one of discrete problem, in this research will be solved using ACO algorithm. VRP problem that will be solved are the result of 6 student research that held by Industrial Engineering and Department, University of Indonesia. The result of solving VRP using ACO show that objective function of solution distance with ACO algorithm is better than previous approach in those research."

"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."

"Crowdsourced delivery merupakan suatu upaya dalam mengatasi masalah peningkatan kebutuhan jasa pengiriman barang akibat dari tren berbelanja online pada masyarakat yang meningkat secara signifikan. Crowdsourced delivery didefinisikan sebagai proses pengiriman barang yang melibatkan individu dengan latar belakang profesi bukan sebagai kurir untuk memenuhi kebutuhan last mile delivery. Diibaratkan kurir tersebut merupakan pekerja lepas (freelance) dari perusahaan pengiriman logistik. Last-mile delivery merupakan tahap akhir dari proses distribusi pengiriman barang dimana barang akhirnya sampai kepada pelanggan. Pada skripsi ini dilakukan perencanaan last-mile delivery dengan menggunakan integrasi crowdsourcing parsial, dimana permasalahan tersebut membutuhkan titik singgah sementara dalam proses pengiriman barang. Crowdsourcing parsial merupakan gabungan permasalahan two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) dan truck trailer routing problem (TTRP). Two-echelon vehicle routing problem adalah pencarian rute vehicle routing problem dengan dua tingkat jaringan distribusi. Tingkat jaringan distribusi pertama berupa rute perjalanan truk dan tingkat jaringan distribusi kedua berupa perjalanan kurir crowdsourced. Truck trailer routing problem merupakan variasi tambahan permasalahan 2-EVRP agar pelanggan dapat dilayani menggunakan truk dan juga kurir crowdsourced, jika hanya 2-EVRP saja maka pelanggan hanya dapat dilayani oleh crowd-worker. Pada permasalahan ini digunakan metode simulated annealing untuk mencari pendekatan terhadap solusi optimal rute pengiriman barang. Proses simulated annealing bekerja dengan mencari suatu posisi pada suatu temperatur tertentu untuk mereduksi rute yang tidak diperlukan dan memperbaiki solusi agar menjadi optimal. Dalam skripsi ini digunakan data sebanyak 63 titik koordinat lokasi, di mana terdiri dari 1 depot, 12 titik transfer, dan 50 pelanggan. Hasil terbaik dari beberapa kasus yang dijalankan yaitu untuk kasus 19 pelanggan dilayani truk dan 31 dilayani oleh crowd-worker, dapat menghemat biaya perjalanan sebesar 25,9748%.

---

Crowdsourced delivery is an effort to overcome the problem of increasing the need for goods delivery services due to the trend of online shopping in the community, which has increased significantly. Crowdsourced delivery is defined as the process of delivering goods that involve individuals with professional backgrounds not as couriers, to fulfill last-mile delivery needs. The courier is likened to a freelancer from a logistics delivery company. Last-mile delivery is the final stage of the distribution process where the goods finally arrive at the customer. In this thesis, last-mile delivery planning is carried out using partial crowdsourcing integration, where the problem requires a temporary stopover point in the process of delivering goods. Partial crowdsourcing combines the two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) and the truck trailer routing problem (TTRP). The two-echelon vehicle routing problem is a route-finding vehicle routing problem with two levels of distribution network. The first distribution network level is a truck route, and the second distribution network level is a crowdsourced courier. The truck trailer routing problem is an additional variation of the 2-EVRP problem to serve customers using crowdsourced trucks and couriers. If it is only 2-EVRP, then customers can only be served by crowd-workers. In this problem, the simulated annealing method is used to find an approach to the optimal solution of the shipping route. The simulated annealing process works by finding a position at a specific temperature to reduce unnecessary routes and improve the solution to become optimal. In this thesis, the data used are 63 coordinate location points, consisting of 1 depot, 12 transfer points, and 50 customers. The best results from several cases that were carried out were for cases where 19 customers were served by trucks and 31 were served by crowd-workers. It could save travel costs by 25.9748%."

"Crowdsourced delivery merupakan suatu upaya dalam mengatasi masalah peningkatan kebutuhan jasa pengiriman barang akibat dari tren berbelanja online pada masyarakat yang meningkat secara signifikan. Crowdsourced delivery didefinisikan sebagai proses pengiriman barang yang melibatkan individu dengan latar belakang profesi bukan sebagai kurir untuk memenuhi kebutuhan last mile delivery. Diibaratkan kurir tersebut merupakan pekerja lepas (freelance) dari perusahaan pengiriman logistik. Last-mile delivery merupakan tahap akhir dari proses distribusi pengiriman barang dimana barang akhirnya sampai kepada pelanggan. Pada skripsi ini dilakukan perencanaan last-mile delivery dengan menggunakan integrasi crowdsourcing parsial, dimana permasalahan tersebut membutuhkan titik singgah sementara dalam proses pengiriman barang. Crowdsourcing parsial merupakan gabungan permasalahan two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) dan truck trailer routing problem (TTRP). Two-echelon vehicle routing problem adalah pencarian rute vehicle routing problem dengan dua tingkat jaringan distribusi. Tingkat jaringan distribusi pertama berupa rute perjalanan truk dan tingkat jaringan distribusi kedua berupa perjalanan kurir crowdsourced. Truck trailer routing problem merupakan variasi tambahan permasalahan 2-EVRP agar pelanggan dapat dilayani menggunakan truk dan juga kurir crowdsourced, jika hanya 2-EVRP saja maka pelanggan hanya dapat dilayani oleh crowd-worker. Pada permasalahan ini digunakan metode simulated annealing untuk mencari pendekatan terhadap solusi optimal rute pengiriman barang. Proses simulated annealing bekerja dengan mencari suatu posisi pada suatu temperatur tertentu untuk mereduksi rute yang tidak diperlukan dan memperbaiki solusi agar menjadi optimal. Dalam skripsi ini digunakan data sebanyak 63 titik koordinat lokasi, di mana terdiri dari 1 depot, 12 titik transfer, dan 50 pelanggan. Hasil terbaik dari beberapa kasus yang dijalankan yaitu untuk kasus 19 pelanggan dilayani truk dan 31 dilayani oleh crowd-worker, dapat menghemat biaya perjalanan sebesar 25,9748%.

---

Crowdsourced delivery is an effort to overcome the problem of increasing the need for goods delivery services due to the trend of online shopping in the community, which has increased significantly. Crowdsourced delivery is defined as the process of delivering goods that involve individuals with professional backgrounds not as couriers, to fulfill last-mile delivery needs. The courier is likened to a freelancer from a logistics delivery company. Last-mile delivery is the final stage of the distribution process where the goods finally arrive at the customer. In this thesis, last-mile delivery planning is carried out using partial crowdsourcing integration, where the problem requires a temporary stopover point in the process of delivering goods. Partial crowdsourcing combines the two-echelon vehicle routing problem (2-EVRP) and the truck trailer routing problem (TTRP). The two-echelon vehicle routing problem is a route-finding vehicle routing problem with two levels of distribution network. The first distribution network level is a truck route, and the second distribution network level is a crowdsourced courier. The truck trailer routing problem is an additional variation of the 2-EVRP problem to serve customers using crowdsourced trucks and couriers. If it is only 2-EVRP, then customers can only be served by crowd-workers. In this problem, the simulated annealing method is used to find an approach to the optimal solution of the shipping route. The simulated annealing process works by finding a position at a specific temperature to reduce unnecessary routes and improve the solution to become optimal. In this thesis, the data used are 63 coordinate location points, consisting of 1 depot, 12 transfer points, and 50 customers. The best results from several cases that were carried out were for cases where 19 customers were served by trucks and 31 were served by crowd-workers. It could save travel costs by 25.9748%."

"Dalam teori graf, masalah jalur terpendek merupakan suatu masalah pencarian jalur antara dua verteks sedemikian sehingga jumlah bobot dari busur penyusunnya adalah minimum. Masalah jalur terpendek ini salah satunya dapat ditemui pada jaringan data, yakni proses routing pada saat pengiriman data dari node sumber ke node tujuan. Terdapat beberapa algoritma atau metode yang dapat memecahkan masalah jalur terpendek ini, pada skripsi ini akan dibahas penerapan algoritma genetika yang didasarkan prinsip evolusi biologi dalam penyelesaian jalur terpendek. Operator dasar yang digunakan pada skripsi ini adalah roda roulette untuk reproduksi, order crossover untuk crossover, dan insertion mutation untuk mutasi. Kinerja algoritma genetika akan diuji dengan menggunakan data dari OR-Library. Berdasarkan hasil percobaan diperoleh bahwa algoritma genetika cukup baik untuk digunakan dalam penyelesaian masalah jalur terpendek. Selain itu, ditunjukkan bahwa perubahan nilai parameter algoritma genetika ternyata mempengaruhi kinerja algoritma genetika dalam memperoleh solusi.

---

In graph theory, shortest path problem is a problem of finding a path between two vertices such that the total cost of the constituent edges is minimum. Shortest path problem can be found in data networks, namely routing process, when transmitting data from a source node to a destination node. There are several algorithms or methods that can solve this problem. In this final project, genetic algorithm based on principles of evolutionary biology is used to solve it. The basic operator for the genetic algorithm that used are the roulette-wheel for reproduction, order crossover, and insertion mutation. The performance of the genetic algorithm will be applied by using data from OR-Library. Based on the experiment result, the genetic algorithm is good enough to solve the shortest path problem. In addition, changes in values of parameters will affect the performance of the genetic algorithm in obtaining a solution."