IMPLEMENTASI ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM PADA OPTIMALISASI PENDISTRIBUSIAN KORAN DI WILAYAH BANDA ACEH (STUDI KASUS: DISTRIBUSI KORAN SERAMBI INDONESIA)

Algoritma Ant Colony System merupakan salah satu algoritma Ant Colony Optimization yang memiliki performa lebih baik daripada algoritma lain dalam penyelesaian kasus Travelling Salesman Problem. Algoritma Ant Colony System hanya membutuhkan waktu simulasi rute yang sedikit untuk menemukan rute terbaik dibandingkan algoritma lainnya. Penelitian ini menerapkan Algoritma Ant Colony System pada penentuan tur optimal distribusi koran Serambi Indonesia. Penelitian ini mengambil salah seorang agen untuk dijadikan objek penelitian. Berdasarkan hasil wawancara, agen tersebut menentukan rute tur berdasakan intuisi dengan jarak tempuh 40,3 km. Dari hasil perhitungan menggunakan Algoritma Ant Colony System diperoleh rute tur optimal dengan jarak tempuh 30,1 km. Sehingga, perbandingan selisih kedua tur tersebut adalah 10,2 km, dimana jarak tempuh yang diperoleh dari Algoritma Ant Colony System lebih minimum. Tur optimal tersebut menghemat 0,51 liter bahan bakar untuk sekali distribusi. Hasil optimal yang diperoleh dari Algoritma Ant Colony System sangat tergantung dari jumlah iterasi perhitungan yang digunakan. Pada permasalahan ini, nilai tur optimal dicapai pada iterasi ke-301 dari 1.000 iterasi yang dilakukan. Namun dikarenakan Algoritma Ant Colony System merupakan metode metaheuristik, maka hasil yang diperoleh merupakan hasil yang mendekati optimal.Kata Kunci: Ant Colony System, distribusi, optima

A DISTRIBUTED APPROACH TO ANT COLONY OPTIMIZATION

Swarm Intelligence(SI) is the emergent collective intelligence of groups of simple agents. Economy is an example of SI. Simulating an economy using Ant Colony algorithms would allow prediction and control of fluctuations in the complex emergent behavior of the simulated system. Such a simulation is far beyond SI's capabilities, which is still in its infancy. This paper presents a distributed approach implementing Ant Colony Optimization(ACO). We present our agent based architecture of ACO and initial experimental results on the Travelling Salesman Problem. The innovation of our work consists of: i)representing network nodes as software agents, ii) representing software agents as software objects that are passed as messages between the nodes according to ACO rules.Swarm Intelligence, Ant Colony Optimization, Multi-Agent, Distributed, Heuristis

An ant colony algorithm for the sequential testing problem under precedence constraints.

We consider the problem of minimum cost sequential testing of a series (parallel) system under precedence constraints that can be modeled as a nonlinear integer program. We develop and implement an ant colony algorithm for the problem. We demonstrate the performance of this algorithm for special type of instances for which the optimal solutions can be found in polynomial time. In addition, we compare the performance of the algorithm with a special branch and bound algorithm for general instances. The ant colony algorithm is shown to be particularly effective for larger instances of the problem

OPTIMISASI ECONOMIC DISPATCH MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION PADA SISTEM IEEE 26 BUS

Economic dispatch akan diaplikasikan  pada sistem IEEE 26 Bus dengan menggunakan metoda Ant Colony Optimization. Ant Colony Optimization merupakan salah satu teknik komputasi yang menyelesaikan suatu permasalahan optimisasi berdasarkan perilaku se-kelompok semut untuk mencari jalur terpendek dari sarang ke suatu sumber makanan. Dari hasil pengujian terbukti bahwa Ant Colony Optimization mampu menghasilkan biaya pembangkitan yang lebih optimal jika dibandingkan dengan metoda Lagrange Multiplier. Ant Colony Optimization mampu meminimalkan biaya pembangkitan sebesar 0,796 $ / jam dan meminimalkan rugi-rugi transmisi sebesar 0,043 M