PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY (ABC)

PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY (ABC)

Optimizing the Gains of PD Controller Using Artificial Bee Colony for Controlling the Rigid Gantry Crane System

Control position and reduction of swinging of the payload of a rigid gantry crane system is a challenging work because of under-actuated system. This paper addresses challenges by proposing the artificial bee colony (ABC) algorithm to optimize the gains of the PD controller to form what the so-called the artificial bee colony (ABC)-PD controller. The effectiveness of the proposed control algorithm is tested under constant step functions and compared with Ziegler-Nichols (ZN)-PD controller. The results show that the proposed controller produces slower rise time and peak time, but faster settling time than the ZN-PD controller as well as no overshoot under the predefined trajectories

HYBRID ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY DAN ALGORITMA FIREFLY UNTUK MENYELESAIKAN DYNAMIC TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (DTSP)

Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menyelesaikan masalah Dynamic Travelling Salesman Problem (DTSP) menggunakan hybrid Algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dan Algoritma Firefly. Dynamic Travelling Salesman Problem (DTSP) adalah suatu permasalahan pengoptimalan yang merupakan pengembangan dari Travelling Salesman Problem (TSP). DTSP memiliki dua tipe, yakni DTSP dengan penambahan atau pengurangan sejumlah kota tujuan, dan DTSP dengan jumlah kota tujuan tetap namun biaya antar kota tujuan dapat berubah. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan DTSP adalah hybrid Algoritma Artificial Bee Colony (ABC) dan Algoritma Firefly. Artificial Bee Colony (ABC) merupakan algoritma yang diinspirasi dari perilaku lebah dalam mencari makanan dan algoritma Firefly (FA) merupakan algoritma yang terinspirasi dari perilaku berkedipnya kunang-kunang. Hybrid Algoritma Artificial Bee Colony dan Algoritma Firefly adalah gabungan dari algoritma artificial bee colony dan algoritma firefly, dengan algoritma artificial bee colony sebagai proses pendahulu kemudian dilanjutkan dengan proses algoritma firefly. Penyelesaian DTSP menggunakan hybrid algoritma Artificial Bee Colony dan algoritma Firefly dibuat dalam bahasa pemrograman C++ serta diimplementasikan pada dua data yaitu data jarak berukuran kecil (15 kota) diperoleh 264 satuan jarak dan data jarak berukuran besar (128 kota) diperoleh 89851 satuan jarak. Berdasarkan hasil implementasi pada kedua kasus tersebut dapat disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah iterasi dan jumlah koloni lebah atau firefly maka penyelesaiannya akan semakin baik, sedangkan untuk nilai alpha, semakin besar nilai alpha maka penyelesaiannya cenderung lebih baik

a swarm intelligence-based optimizer for molecular geometry

We present a stochastic, swarm intelligence-based optimization algorithm for the prediction of global minima on potential energy surfaces of molecular clusterstructures. Our optimization approach is a modification of the artificial bee colony (ABC) algorithm which is inspired by the foraging behavior of honey bees. We apply our modified ABC algorithm to the problem of global geometryoptimization of molecular clusterstructures and show its performance for clusters with 2–57 particles and different interatomic interaction potentials

Estudi comparatiu de l'algorisme basat en una colònia artificial d'abelles

La finalitat d'aquest projecte és la realització d'un estudi comparatiu de l'algoritme basat en una colònia artificial d'abelles, Artificial Bee Colony (ABC), comparat amb un conjunt d'algoritmes fonamentats en el paradigma de la computació evolutiva. S'utilitzarà l'eficàcia a l'hora d'optimitzar diverses funcions com a mesura comparativa. Els algoritmes amb els quals es comparara l'algoritme ABC són: algoritmes genètics, evolució diferencial i optimització amb eixam de partícules.La finalidad de este proyecto es la realización de un estudio comparativo del algoritmo basado en una colonia artificial de abejas, Artificial Bee Colony (ABC), comparado con un conjunto de algoritmos basados ¿¿en el paradigma de la computación evolutiva. Se utilizará la eficacia a la hora de optimizar varias funciones como medida comparativa. Los algoritmos con los que se comparara el algoritmo ABC son: algoritmos genéticos, evolución diferencial y optimización con enjambre de partículas