Please take a moment to complete this survey below

Library's collection Library's IT development Cancel

Perbandingan algoritma exhaustive, algoritma genetika dan algoritma jaringan syaraf tiruan hopfield untuk pencarian rute terpendek

Hingga saat ini, algoritma untuk pencarian rute terpendek (optimasi)
begitu banyak. Setiap algoritma yang ada memiliki kelebihan dan kekurangan
masing-masing, selain itu keunggulan dari tiap algoritma juga tergantung atas
kasus yang dihadapi. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini dibuat perangkat
lunak yang dapat memberikan informasi pembandingan algoritma berdasarkan
kasus-kasus tertentu.
Algoritma yang dibandingkan dalam pencarian rute adalah algoritma
exhaustive, genetic algorithm dan neural network hopfield dimana ketiga
algoritma ini memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda-beda. Kasus-kasus
yang digunakan dapat dibuat sendiri oleh user dengan fasilitas yang ada.
Perangkat lunak ini dibuat menggunakan Borland Delphi 7.
Dari hasil pengujian perangkat lunak ini, selain didapatkan rute paling
optimum, dari hasil pembandingan antara ketiga algoritma tersebut dapat
disimpulkan bahwa untuk kasus dengan skala kecil (n < 10), algoritma exhaustive
memberikan hasil pencarian rute yang lebih optimum dan waktu yang singkat. Di
samping itu, genetic algorithm harus memiliki input yang tepat untuk memberikan
hasil optimum, sedangkan neural network hopfield memiliki hasil rute yang
kurang memuaskan untuk kasus dengan skala besar.

Creator(s)
  • (26401048) WAHYUDI TJONDRO
Contributor(s)
  • Rudy Adipranata → Advisor 1
  • Felicia Soedjianto → Advisor 2
  • Agustinus Noertjahyana → Examination Committee 1
Publisher
Universitas Kristen Petra; 2006
Language
Indonesian
Category
s1 – Undergraduate Thesis
Sub Category
Skripsi/Undergraduate Thesis
Source
Skripsi No. 01000503/INF/2006; Wahyudi Tjondro (26401048)
Subject(s)
  • GENETIC ALGORITHMS
  • NEURAL NETWORKS (COMPUTER SCIENCE)
File(s)

Similar Collection

by creator, contributor, or subject