| dc.contributor.advisor | Zarlis, Muhammad | |
| dc.contributor.advisor | Situmorang, Zakarias | |
| dc.contributor.author | Batubara, Muhammad Taufik | |
| dc.date.accessioned | 2021-07-27T04:52:36Z | |
| dc.date.available | 2021-07-27T04:52:36Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.identifier.uri | http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/37873 | |
| dc.description.abstract | The analysis carried out is an analysis aimed at finding a solution to the problem
of the Traveling Salesman Problem (TSP) using a revolutionary algorithm.
Traveling Salesman Problem (TSP) can be analyzed thoroughly using graph
theory, heuristic and evolution algorithm methods. In this analysis, two methods
are compared using a simulator made with the Matlab programming language
version 9.1.0.604 (R2016a) with data source * .tsp. The algorithms used are the
Ant Colony Optimization Algorithm (ACO) and the Iver-Over Operator (IOO)
Algorithm. The conclusion of the analysis is simulated using these two algorithm
methods to see which algorithm is the best of the two algorithms in maximizing
the problem solving of the Traveling Salesman Problem (TSP), namely
determining the shortest path used to complete the task optimally.algorithm with
varying values, the Ant Colony Optimization (ACO) is able to find a solution in
the form of a shorter distance than the Inver-Over Operator (IOO) algorithm, and
for data above 20 The city and the Inver-Over Operator (IOO) Algorithm process
data faster and use less memory than the average result of the Ant Colony
Optimization (ACO) Algorithm. | en_US |
| dc.description.abstract | Analisis yang dilakukan merupakan analisis - analisis yang tujukan untuk mencari
suatu pemecahan permasalahan dari Traveling Salesman Problem (TSP) dengan
menggunakan algoritma revolusioner. Traveling Salesman Problem (TSP) dapat
dianalisis secara menyeluruh dengan menggunakan metode teori grafik, heuristic
dan algoritma evolusi. Dalam analisis yang dilakukan ini menggunakan dua buah
metode yang diperbandingkan dengan menggunakan sebuah simulator yang
dibuat dengan bahasa pemrograman Matlab versi 9.1.0.604 (R2016a) dengan
sumber data *.tsp. Adapun algortima yang digunakan adalah Algoritma Ant
Colony Optimization (ACO) dan Algoritma Iver-Over Operator
(IOO).Kesimpulan analisis yang disimulasikan dengan menggunakan dua metode
algoritma ini untuk meihat algoritma yang terbaik dari dua algoritma tersebut
dalam memaksimalkan pemecahan permasalahan dari Traveling Salesman
Problem (TSP) yaitu menentukan jalur terpendek yang digunakan untuk
menyelesaikan tugasnya secara maksimal. | en_US |
| dc.language.iso | id | en_US |
| dc.publisher | Universitas Sumatera Utara | en_US |
| dc.subject | Travelling Salesman Problem (TSP) | en_US |
| dc.subject | Ant Colony Optimization (ACO) | en_US |
| dc.subject | Inver-Over Operator (IOO) | en_US |
| dc.title | Analisis Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dan Algoritma Inver-Over Operator (IOO) pada Traveling Salesman Problem (TSP) | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.identifier.nim | NIM107038011 | |
| dc.description.pages | 64 Halaman | en_US |
| dc.description.type | Tesis Magister | en_US |
