Penentuan Rute Terbaik Pendistribusian Gas Industri menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization ( Studi Kasus di PT. Samator Gas Industri, Kudus)

Abstrak – Penentuan rute terbaik pendistribusian dapat dilakukan untuk meningkatkan performance dalam proses distribusi. Utilisasi truk di PT Samator Gas Industri saat ini masih rendah yaitu 61,24% dari kapasitas maksimum truk 7000 kg. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute terbaik pendistribusian gas industri di PT Samator Gas Industri untuk meminimasi jarak tempuh kendaraan dan penghematan biaya bahan bakar serta memaksimalkan utilisasi truk dengan batasan Capacitated Vehicle Routing Problem with Pickup and Delivery for Multiple Products dengan Dynamic Demand yang diselesaikan dengan metode pendekatan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). Penelitian ini mempertimbangkan 2 jenis layanan pendistribusian yaitu pickup and delivery dengan batasan kapasitas kendaraan yang homogen. Penelitian ini menggunakan menggunakan 2 kelompok relasi meningkatkan utilisasi truk sebesar 91,86%, menurunkan persentase total jarak tempuh sebesar 15,589% menjadi 398.12 km perhari dari yang sebelumnya 324.11 km perhari, dan penghematan kebutuhan biaya bahan bakar sebesar 15,589%

Algoritma Simulated Annealing untuk Menentukan Rute Kendaraan Heterogen (Studi Kasus)

Permasalahan transportasi dalam supply chain management sangat penting untuk dikaji karena dapat menimbulkan biaya logistik yang sangat besar. Salah satu cara untuk mengurangi biaya transportasi adalah dengan penentuan rute kendaraan atau dikenal dengan istilah vehicle routing problem. Objek yang menjadi kajian merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang distribusi produk untuk area kota Banda Aceh dan sekitarnya. Dalam proses distribusi, perusahaan ini menggunakan dua jenis kendaraan dengan kapasitas dan biaya operasional yang berbeda sehingga permasalahan menjadi heterogeneous fleet vehicle routing problem. Penentuan rute kendaraan dalam penelitian ini dilakukan dengan tiga metode, yaitu metode analitik, algoritma insertion heuristic sebagai metode heuristik, dan algoritma simulated annealing sebagai metode metaheuristik. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari data ujicoba, algoritma simulated annealing merupakan algoritma yang paling baik dalam menyelesaikan permasalahan. Secara rata-rata, algoritma simulated annealing dapat menghasilkan kualitas solusi yang sama dengan metode analitik, namun dengan waktu komputasi yang lebih singkat. Selain itu, algoritma simulated annealing menghasilkan kualitas solusi yang lebih baik dibandingkan algoritma insertion heuristic yang dikembangkan dalam penelitian dan dapat meningkatkkan kualitas solusi sebesar 20,18% dari penelitian sebelumnya dengan waktu komputasi 19,27 detik. AbstractTransportation problems in supply chain are very important to be discussed because they can raises enormous logistic cost. Route determination of the vehicles known as vehicle routing problem is the one of ways to reduce transportation cost. The object discussed in this study is the distribution company for Banda Aceh city and its surroundings. The company uses two types of vehicle to distribute the product for customers. The differences each vehicle are vehicle capacity and operational cost. To cover these differences, the problem becomes heterogenous fleet vehicle routing problem. The study uses three methods to solve the problem. Analitycal method, insertion heuristic algorithm as heuristic method and simulated annealing algorithm as metaheuristic method are the methods used. According to the results, simulated anneling algorithm produces the better solutions than two others. On average, solutions produced by simulated annealing algorithm from dataset have same quality with analitycal method, but with faster computation. Furthermore, simulated anneling algorithm produces better quality of solutions than insertion heuristic algorithm both from this study and previous study. The solution improves 20,18% with computation time 19,27 seconds. 

O problema de roteamento e escalonamento de profissionais de saúde: The home healthcare routing and scheduling problem

Problema de Roteamento e Escalonamento de Profissionais de Saúde consiste em determinar a melhor rota para profissionais de saúde para atendimento domiciliar. Existem diversas variantes deste problema que diferem nas restrições e funções objetivo. Este artigo apresenta uma revisão da literatura, com o objetivo de identificar os problemas de roteamento utilizados pelos autores, os diferentes tipos de função objetivo, e as técnicas de solução utilizadas

A Simulated Annealing Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Time Windows and Synchronization Constraints

International audienceThis paper focuses on solving a variant of the vehicle routing problem (VRP) in which a time window is associated with each customer service and some services require simultaneous visits from different vehicles to be accomplished. The problem is therefore called the VRP with time windows and synchronization constraints (VRPTWSyn). We present a simulated annealing algorithm (SA) that incorporates several local search techniques to deal with this problem. Experiments on the instances from the literature show that our SA is fast and outperforms the existing approaches. To the best of our knowledge, this is the first time that dedicated local search methods have been proposed and evaluated on this variant of VRP