title: EVALUASI KINERJA GENETIC ALGORITHM (GA) DENGAN STRATEGI  PENALTI STUDI KASUS MULTI-CHOICE MULTI-DIMENSIONAL  KNAPSACK PROBLEM (MMKP)
creator: DIAN ANGGRAINI,  1217051020
subject: QA75 Electronic computers. Computer science
subject: QA76 Computer software
description: Persoalan optimasi sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu contohnya  adalah persoalan knapsack. Persoalan Knapsack memiliki beberapa jenis, pada  penelitian ini akan digunakan Multi-Choice Multi-Dimensional Knapsack Problem  (mmKP). Persoalan mmKP memiliki fungsi kendala yang akan membagi ruang solusi  layak dan tidak layak. Untuk mengatasi ini dibutuhkan strategi penanganan kendala.  Strategi yang akan digunakan adalah strategi penalti. Pada penelitian ini digunakan  Genetic Algorithm (pGA) dan pGA dengan tambahan Local Search (phGA) untuk  menyelesaikan mmKP. Hasil dari penelitian ini menunjukkan phGA memiliki hasil  yang lebih baik dibandingkan pGA, namun pGA membutuhkan running time yang  lebih sedikit dibandingkan phGA.  Kata kunci: Genetic Algorithm (GA), Knapsack Problem, Multi-Choice Multi-  Dimensional Knapsack Problem, Local Search, Penalty Strategy    ABSTRACT    Optimization problem frequently encountered in daily activity. Knapsack problem  (KP) is one of the examples. KP have varian, KP used in this research was Multi-  Choice Multi-Dimensional Knapsack Problem (mmKP). mmKP problem has  constraints function that will divide feasible and not feasible solution. Handle  constraints strategy is needed to resolve this problem. Strategy will be used is penalty  strategy. This research used Genetic Algorithm (pGA) and pGA with addition Local  Search (phGA) to resolve mmKP. The result of this research shows that phGA has  better solution value than pGA, but pGA need less running time than phGA.  Key word: Genetic Algorithm (GA), Knapsack Problem, Multi-Choice Multi-  Dimensional Knapsack Problem, Local Search, Penalty Strategy
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
date: 2016-12-27
type: Skripsi
type: NonPeerReviewed
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/25090/1/ABSTRACT%20%28ABSTRAK%29.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/25090/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/25090/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20%20PEMBAHASAN.pdf
identifier:   DIAN ANGGRAINI, 1217051020  (2016) EVALUASI KINERJA GENETIC ALGORITHM (GA) DENGAN STRATEGI PENALTI STUDI KASUS MULTI-CHOICE MULTI-DIMENSIONAL KNAPSACK PROBLEM (MMKP).  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
relation: http://digilib.unila.ac.id/25090/