<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="97004">
 <titleInfo>
  <title>PENGARUH  FITNESS   SHARING  DALAM ALGORITMA  BEREVOLUSI  UNTUK MENGOPTIMUMKAN   TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Juniana Husna</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam</publisher>
   <dateIssued>2010</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Travelling  Salesman  Problem  (TSP)  termasuk  kedalam  persoalan  optimasi kompleks   yang   sulit  diselesaikan    dan  membutuhkan    waktu   yang  sangat   lama untuk jumlah  kota yang  besar. Algoritma  berevolusi  adalah  algoritma  yang sangat tepat    digunakan    untuk.  menyelesaikan     masalah    optimasi    kompleks,    karena merupakan   bagian  dari  metode  heuristik.  Namun  demikian,  algoritma   berevolusi sebagaimana   algoritma   lainnya  juga   bisa  mengalami   fenomena   kekonvergenan dini,  dimana  variasi  dihilangkan   dari  suatu  populasi  sebelum  solusi  yang  komplit didapatkan.   Oleh  karena   itulah  dibutuhkan   suatu  metode   untuk  memperlambat kekonvergenan    tersebut.   Salah  satu  dari metode  terse but  adalah fitness   sharing dengan  lebih  spesifik  yaitu phenotype  fitness   sharing.   Dalam  penelitian   ini ingin dilihat  apakahjitness   sharing  dalam  algoritma  berevolusi  dapat  mengoptimumkan TSP.  Konsep  algoritma   berevolusi   yang  digunakan   adalah  dengan   1 elitism  dan konsep   solusi   gabungan   (n  elitism).   Kedua   konsep   tersebut   diujikan   terhadap metodefitness    sharing  dengan  menggunakan   treshold  sebesar  0.25, 0.50 dan 0.75. Hasil   yang   didapatkan    langsung   dibandingkan     dengan    metode    yang   tidak menggunakan   fitness    sharing.    Dari  hasil   pengujian   diperoleh   bahwa   dengan meoggunakan    satu  elitism,  fitness   sharing   dapat   memberikan   hasil  yang  lebih optimum    untuk   data   berukuran    100-1000   kota,   Sementara,    untuk   data   yang berukuran   diatas   1000  kota   hasilnya   lebih   optimum   dengan   menggunakan    n elitism.   Fitness  sharing  juga  mengakibatkan    penyebaran   solusi  yang  lebih  baik dibandingkan   dengan  metode  non fitness  sharing.&#13;
&#13;
Kata kunci    :   Travelling   salesman   problem   (TSP),  Algoritma   berevolusi,  fitness sharing.&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <subject authority="">
  <topic>ALGORITHMS</topic>
 </subject>
 <classification>518.1</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>97004</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-01-06 08:26:41</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-03-01 12:22:06</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>