Job shop scheduling problem merupakan salah satu masalah penjadwalan yang memiliki kendala urutan pemrosesan tugas. Pada skripsi ini, metode yang akan digunakan untuk menyelesaikan job shop scheduling problem adalah algoritma genetik. Algoritma genetik merupakan suatu algoritma pencarian yang menerapkan proses evolusi biologi untuk menemukan solusi terbaik dari suatu masalah, dengan melibatkan tiga operator dasar, yaitu reproduksi, crossover, dan mutasi. Terdapat dua jenis mutasi yang akan dilakukan, yaitu mutasi sederhana dan local search mutator, sehingga algoritma ini disebut dengan local search genetic algorithm. Kedua operator crossover dan mutasi tidak harus selalu dilakukan, bergantung pada parameter yang ditentukan. Dari hasil percobaan, diperoleh bahwa algoritma yang melakukan local search mutator akan lebih cepat konvergen. Kemampuan dari algoritma ini diuji dengan menggunakan masalah uji yang umum dipakai untuk masalah job shop scheduling problem.
Job Shop Scheduling Problem Dapat Diselesaikan Dengan Menggunakan Algoritma Genetik
ABSTRAK
Job shop scheduling problem merupakan salah satu masalah penjadwalan yang memiliki kendala urutan pemrosesan tugas. Pada skripsi ini, metode yang akan digunakan untuk menyelesaikan job shop scheduling problem adalah algoritma genetik. Algoritma genetik merupakan suatu algoritma pencarian yang menerapkan proses evolusi biologi untuk menemukan solusi terbaik dari suatu masalah, dengan melibatkan tiga operator dasar, yaitu reproduksi, crossover, dan mutasi. Terdapat dua jenis mutasi yang akan dilakukan, yaitu mutasi sederhana dan local search mutator, sehingga algoritma ini disebut dengan local search genetic algorithm. Kedua operator crossover dan mutasi tidak harus selalu dilakukan, bergantung pada parameter yang ditentukan. Dari hasil percobaan, diperoleh bahwa algoritma yang melakukan local search mutator akan lebih cepat konvergen. Kemampuan dari algoritma ini diuji dengan menggunakan masalah uji yang umum dipakai untuk masalah job shop scheduling problem.
Job shop scheduling problem merupakan salah satu masalah penjadwalan yang memiliki kendala urutan pemrosesan tugas. Pada skripsi ini, metode yang akan digunakan untuk menyelesaikan job shop scheduling problem adalah algoritma genetik. Algoritma genetik merupakan suatu algoritma pencarian yang menerapkan proses evolusi biologi untuk menemukan solusi terbaik dari suatu masalah, dengan melibatkan tiga operator dasar, yaitu reproduksi, crossover, dan mutasi. Terdapat dua jenis mutasi yang akan dilakukan, yaitu mutasi sederhana dan local search mutator, sehingga algoritma ini disebut dengan local search genetic algorithm. Kedua operator crossover dan mutasi tidak harus selalu dilakukan, bergantung pada parameter yang ditentukan. Dari hasil percobaan, diperoleh bahwa algoritma yang melakukan local search mutator akan lebih cepat konvergen. Kemampuan dari algoritma ini diuji dengan menggunakan masalah uji yang umum dipakai untuk masalah job shop scheduling problem.
