Penerapan Modified Firefly Algorithm untuk menyelesaikan Heterogeneous Fixed Fleet Vehicle Routing Problem

Abstract

Pendistribusian masih menjadi salah satu masalah yang sering terjadi di dunia Industri. Masalah yang sering timbul adalah besarnya biaya yang dikeluarkan untuk mendistribusikan produk. Heterogeneous Fixed Fleet Vehicle Routing Problem (HFFVRP) merupakan suatu permasalahan yang terkait dengan mencari biaya distribusi terkecil yang bisa didapatkan untuk melayani pelanggan. Batasan yang ada pada HFFVRP adalah setiap kendaraan akan memulai dan mengakhiri perjalanannya pada suatu depot. Semua pelanggan harus dilayani dan setiap pelanggan hanya boleh dikunjungi satu kali. Dalam pembuatan rute kapasitas serta jumlah kendaraan tidak boleh dilanggar.

Pada penelitian ini, permasalahan HFFVRP akan diselesaikan dengan menggunakan Modified Firefly Algorithm (MFA). Firefly Algorithm (FA) termasuk dalam metaheuristik yang tergolong dalam swarm intelligence yang terinspirasi dari kebiasaan kunang-kunang dalam berkomunikasi menggunakan cahaya tubuhnya. Dalam FA terdapat dua pergerakan yaitu menuju ke arah kunang-kunang yang lebih terang (eksploitasi) dan pergerakan acak (eksplorasi). Dalam MFA dilakukan pemodifikasian, kunang-kunang yang memiliki intensitas cahaya lebih besar akan melakukan pergerakan ekplorasi dengan syarat harus menghasilkan intensitas cahaya yang lebih baik.

Hasil dari MFA kemudian akan dibandingkan dengan kasus benchmark. Namun pada problem 13 MFA berhasil menemukan solusi yang lebih baik dari Column Generation dan Threshold Accpeting Metaherictic. Pada problem lainnya MFA belum dapat menghasilkan solusi yang lebih baik dari algoritma pembanding, yaitu Tabu Search Algoritm (TSA), Column Generation, Record-to-Record Travel Algorithm, dan Threshold Acceppting Metaheurictic. Dari hasil penelitian parameter populasi kunang-kunang (n),attractiveness (βo), randomization parameter (α) dan koefisiensi penyerapan cahaya (γ) serta interaksinya mempunyai pengaruhi terhadap performansi MFA. Pengaruh ini berbeda-beda untuk setiap kasusnya.