Algoritme Migrating Birds Optimization dan Algoritme Particle Swarm Optimization: Penyelesaian Masalah Knapsack 0-1

B. P. Silalahi, Mohamad Novanto, Prapto Tri Supriyo
{"title":"Algoritme Migrating Birds Optimization dan Algoritme Particle Swarm Optimization: Penyelesaian Masalah Knapsack 0-1","authors":"B. P. Silalahi, Mohamad Novanto, Prapto Tri Supriyo","doi":"10.21831/pythagoras.v17i1.35660","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Permasalahan knapsack merupakan salah satu masalah optimisasi. Masalah knapsack merupakan suatu permasalahan bagaimana memilih objek dari beberapa objek yang akan dimasukkan ke media penyimpanan dengan masing-masing objek memiliki bobot dan total bobot dari objek yang dipilih tidak boleh melebihi kapasitas media penyimpanannya, sehingga diperoleh nilai yang  maksimal. Ketika objek yang dimasukkan ke dalam media penyimpanan bersifat harus dimasukkan semua atau tidak sama sekali, permasalahan ini dikenal dengan nama knapsack 0-1.  Salah satu metode penyelesaian masalah knapsack 0-1 adalah dengan menggunakan metode meta-heuristic.  Terdapat beberapa metode meta-heuristic seperti algoritma migrating birds optimization dan particle swarm optimization.  Paper ini membahas bagaimana algoritma migrating birds optimization dan particle swarm optimization digunakan dalam menyelesaikan permasalahan knapsack 0-1.  Kemudian dilakukan perbandingan kinerja kedua algoritma tersebut berdasarkan  nilai fungsi tujuan untuk beberapa studi kasus. Berdasarkan hasil penelitian ini algoritme migrating birds optimization mempunyai nilai hasil fungsi objektif yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma particle swarm optimization.Migrating Birds Optimization Algorithm and Particle Swarm Optimization Algorithm: Knapsack problem solving 0-1AbstractThe knapsack problem is one of the optimization problems. The knapsack problem is a problem of how to select objects from several objects to be inserted into the storage with each object having a weight and the total weight of the selected object must not exceed the capacity of the storage so that the maximum value is obtained. When objects that are inserted into the storage have the character of having to be included all or nothing, this problem is known as the 0-1 knapsack. One of the methods of solving the 0-1 knapsack problem is by using the meta-heuristic method. There are several meta-heuristic methods such as the migrating birds optimization algorithm and particle swarm optimization. This paper discusses how migrating birds optimization and particle swarm optimization algorithms are used to solve the 0-1 knapsack problem. Then the performance of the two algorithms is compared based on the objective function values for several case studies. Based on the results of this study, the migrating birds optimization algorithm has better objective function values than the particle swarm optimization algorithm.","PeriodicalId":31653,"journal":{"name":"Pythagoras Jurnal pendidikan Matematika","volume":"15 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Pythagoras Jurnal pendidikan Matematika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21831/pythagoras.v17i1.35660","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Permasalahan knapsack merupakan salah satu masalah optimisasi. Masalah knapsack merupakan suatu permasalahan bagaimana memilih objek dari beberapa objek yang akan dimasukkan ke media penyimpanan dengan masing-masing objek memiliki bobot dan total bobot dari objek yang dipilih tidak boleh melebihi kapasitas media penyimpanannya, sehingga diperoleh nilai yang  maksimal. Ketika objek yang dimasukkan ke dalam media penyimpanan bersifat harus dimasukkan semua atau tidak sama sekali, permasalahan ini dikenal dengan nama knapsack 0-1.  Salah satu metode penyelesaian masalah knapsack 0-1 adalah dengan menggunakan metode meta-heuristic.  Terdapat beberapa metode meta-heuristic seperti algoritma migrating birds optimization dan particle swarm optimization.  Paper ini membahas bagaimana algoritma migrating birds optimization dan particle swarm optimization digunakan dalam menyelesaikan permasalahan knapsack 0-1.  Kemudian dilakukan perbandingan kinerja kedua algoritma tersebut berdasarkan  nilai fungsi tujuan untuk beberapa studi kasus. Berdasarkan hasil penelitian ini algoritme migrating birds optimization mempunyai nilai hasil fungsi objektif yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma particle swarm optimization.Migrating Birds Optimization Algorithm and Particle Swarm Optimization Algorithm: Knapsack problem solving 0-1AbstractThe knapsack problem is one of the optimization problems. The knapsack problem is a problem of how to select objects from several objects to be inserted into the storage with each object having a weight and the total weight of the selected object must not exceed the capacity of the storage so that the maximum value is obtained. When objects that are inserted into the storage have the character of having to be included all or nothing, this problem is known as the 0-1 knapsack. One of the methods of solving the 0-1 knapsack problem is by using the meta-heuristic method. There are several meta-heuristic methods such as the migrating birds optimization algorithm and particle swarm optimization. This paper discusses how migrating birds optimization and particle swarm optimization algorithms are used to solve the 0-1 knapsack problem. Then the performance of the two algorithms is compared based on the objective function values for several case studies. Based on the results of this study, the migrating birds optimization algorithm has better objective function values than the particle swarm optimization algorithm.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
算法集候鸟优化和算法集粒子群优化:Penyelesaian Masalah背包0-1
纳萨克的问题是优化的问题之一。knapsack问题是一个问题,即从多个对象中选择一个对象,每个对象都有重量,而选择对象的总重量不应超过其存储介质,从而获得最大的值。当存储介质中的对象必须完全包含或根本不包含时,这一问题被称为knapsack 0-1。knapsack 0-1问题的解决方法之一是使用元启发法。有一些元启发方法,如鸟类优化和分级优化算法。这篇论文讨论了鸟类优化和粒子优化算法是如何用于解决knap萨克0-1问题的。然后根据多个案例研究的目标功能值进行这两种算法的性能比较。基于本研究的候鸟迁移算法比swarm optimition粒子算法具有更好的客观功能结果。迁移鸟类优化和部分优化算法:Knapsack问题解决0- 1abstractknapsack问题是优化问题之一。knapsack问题是一个问题,即如何从几个物体中选择物体,使每个物体的重量增加,而受保护的对象的总重量必须不超过储存的能力,因此最大价值是无法控制的。当被装进仓库的对象有包括所有或任何东西的特征时,这个问题被称为0-1 knapsack。解决0-1 knapsack问题的方法之一是使用元吸引法。有一些非常元的方法,如迁移鸟类优化算法和分区优化。这篇论文探讨了鸟类的优化和参与swarzation算法是如何解决0-1 knapsack问题的。然后,这两种算法的表现是基于对某些案例研究的目标功能的妥协。根据这项研究的结果,候鸟优化算法比子化算法有更好的客观功能。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
12 weeks
期刊最新文献
Analisis pemahaman konsep matematis berdasarkan minat belajar siswa Pengembangan LKPD berbasis inkuiri pada materi aritmatika sosial untuk peserta didik Kelas VII Pengembangan komik digital sebagai media literasi numerasi Aspek etnomatematika pada anyaman bambu Desa Bunga Tanjung Kabupaten Kerinci Students’ perceptions on learning, motivation, and performance through project-based learning: undergraduate students’ case
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1