7/25/2019 SEMUT NAKAL

1/2

5.3.3. Jumlah awal dari jejak

Diharapkan bahwa jumlah awal jejak tidak mempengaruhi efisiensi algoritma seperti ditunjukkan

pada [1]. Untuk menjamin salah satu masalah dengan n = 3 dan jumlah jejak awal !aitu 1" 1"

1" 1 dan 1. dapat diselesaikan #sepuluh kali untuk setiap nilai$ dan hasiln!a

ditunjukkan pada %abel &" !ang menunjukkan tidak ada perbedaan besar dalam jawaban rata'rata.

Di sisa implementasi" jumlah awal dari jejak ditetapkan 1 seperti sebelumn!a.

5.3.(. )riteria berhenti

*eperti disebutkan di atas" ketika sejumlah siklus berturut'turut dengan tidak ada perbaikan pada

jawaban terbaik !ang diamati" maka algoritma akan berhenti. +ilai terbaik dari parameter ini

selanjutn!a disebut ,!,lenum dengan meme,ahkan masalah !ang disebutkan sebelumn!a dengan

,!,lenums !ang termasuk dalam jangka[1"13]. -asiln!a dapat dilihat pada %abel dan /.

Dengan mempertimbangkan hasil" perbaikan !ang dilakukan dengan ,!,lenums !ang lebih besar

dari 5 dapat dihindari karena minoritas mereka dan untuk meningkatkan waktu 0U. 2leh

karena itu" nilai !ang lebih besar dari 5 seharusn!a lebih baik dan dapat digunakan untuk prosesdi beberapa bagian seperti !ang ada di sebelumn!a #4br. 3$.

5.(. erbandingan dengan ingo /.

Untuk menguji akurasi dan efisiensi maka dilakukan perbandingan antara algoritma dan ingo

/.. Dengan masalah n = 61"7"3"(8 !ang diselesaikan dengan sistem semut masing'masing

3 kali dan juga dengan ingo /.. -asiln!a ditunjukkan pada %abel 9 dan 1. Dalam

implementasi semut" parameter pen!etelan !ang dilakukan sebelumn!a dapat dipertimbangkan.

:lgoritma dikodekan dengan menggunakan ;i,rosoft ntel entium ( 3.4-? 0U.

5.5. -asil dan embahasan

*eperti !ang terlihat pada %abel 1" sistem semut menunjukkan hasil !ang hampir sama dengan

program ingo /.. %api" pada masalah peningkatan dimensi" program ingo /. mempun!ai

waktu berkembang !ang besar. adahal" han!a sedikit pertumbuhan !ang diamati pada waktu

sistem semut" untuk titik dengan masalah n = (" rata'rata waktu 0U untuk ingo /. adalah

sekitar 7( menit !ang dibandingkan waktu 0U dengan sistem semut han!a berkisar 1.&3 s !ang

//3 kali lebih pendek dan tidak menunjukkan pertumbuhan !ang besar. @aktu peme,ahan

masalah menggunakan sistem semut lebih ,epat dan han!a menunjukkan sedikit penurunan pada

kualitas jawaban" seperti !ang terlihat untuk masalah pada kelompok keempat han!a 7"1 persen

dari solusi optimal kehilangan pada waktu pen!impanan.

7/25/2019 SEMUT NAKAL

2/2

&. )esimpulan

Dalam tulisan ini dapat kita sampaikan sebuah sistem algoritma semut untuk tujuan multi'depot

dengan beberapa masalah perjalanan salesman. Untuk menguji efisiensi dari algoritma" dengan

masalah uji digunakan berbagai ukuran dari produksi. *elain itu" parameter pen!etelan !ang

dilakukan digunakan untuk meme,ahkan masalah baru tanpa pen!etelan !ang baru. -asil

eksperimen dengan menggunakan algoritma dibandingkan dengan menggunakan ingo /.

menunjukkan efisiensi dalam memperoleh hasil !ang sangat dekat dengan solusi optimal pada

waktu !ang singkat. *ebagai saran" pada kasus ;ulti depot pada %* dapat juga diselidiki

dengan metode meta'heuristik !ang lainn!a.

5.3.1. Jumlah semut

;eskipun kompleksitas masalah memiliki ketergantungan pada jumlah semut" kami

melihat bahwa untuk masalah pada kelompok !ang sama #setiap kelompok dengan nilai n !ang

sama$ dan nomor semut !ang berbeda" solusi tidak berbeda se,ara signifikan. :lasann!a adalah

bahwa *emakin ban!ak jumlah semut maka semakin mempersingkat perjalanan.0onsidering this fa,t" we tried to find a liaison between the

optimumnumberof ants and thenumberof the nodes as an approAimate

indeA of the problem ,ompleAit!. >n order to eAamine the

eAisten,e of su,h a liaison" we solBed the problems with ?n ants"? spanning from 1 to 15" hoping the optimum ant number will

be a ,oeffi,ient of the number of the nodes. %he results ,an be

seen in %ables 1 and 7 and Cig. 1. >n these implementations theBalues for the other parameters were = .&" ,!,lenum = 5" and inittrail=1.