Perbandingan kinerja algoritma genetika dan simulated annealing untuk masalah multiple objective pada penjadwalan flowshop

Penelitian ini difokuskan pada pembandingan algoritma Genetika dan Simulated Annealing
ditinjau dari aspek performa dan waktu proses. Tujuannya adalah untuk melihat kemampuan dua
algoritma tersebut untuk menyelesaikan problem-problem penjadwalan flow shop dengan kriteria
minimasi makespan dan total flowtime.
Kemampuan kedua algoritma tersebut dilihat dengan melakukan simulasi yang dilakukan
pada kombinasi-kombinasi job dan mesin yang berbeda-beda. Hasil simulasi menunjukkan
algoritma Simulated Annealing lebih unggul dari algoritma Genetika hingga 90%, algoritma
Genetika hanya unggul pada waktu proses saja, namun dengan tren waktu proses yang terbentuk,
diyakini pada problem dengan kombinasi job dan mesin yang banyak, algoritma Simulated
Annealing dapat lebih cepat daripada algoritma Genetika.

I Gede Agus Widyadana; ANDREE PAMUNGKAS Unknown Universitas Kristen Petra Indonesian eDIMENSI Journal Unknown Jurnal Teknik Industri Vol. 4, No. 1, Juni 2002: 26 - 35; I Gede Agus Widyadana (96-007), Andree Pamungkas (25497068) PRODUCTION SCHEDULING-MATHEMATICAL MODELS; PRODUCTION SCHEDULING-SIMULATION METHODS

Files