<?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="97141">
 <titleInfo>
  <title>PERBANDINGAN PENGGUNAAN  SINGLE-OBJECTIVE DAN MULTI-OBJECTIVE PADA  TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) DENGAN  ALGORITMA GENETIKA</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Rizka Firda</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>2011</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Tugas  akhir ini  berjudul  Perbandingan  Penggunaan   Single-Objective dan  Multi-Objective pada  Traveling  Salesman  Problem  dengan  Algoritma  Genetika  yaitu tugas  mencari  rute yang  sesingkat  mungkin  melalui  himpunan  kota  yang  hanya boleh diJaJui sekali dan berakhir pada kota awal, yang dilakukan  secara bersamaan mengoptimalkan  dua atau lebih tujuan  yang saling  bertentangan,  dimana  terdapat serangkaian  solusi  yang  efisien  (layak).  Tujuannya adalah  untuk  mencari  solusi terbaik. Metode  yang  berkaitan  yaitu heuristic dengan  algoritma  genetika  adalab cabang  dari  algoritma   berevolusi  merupakan   teknik   optimasi  yang didasarkan pada proses evolusi mahluk hidup dimana dalam evolusi tersebut mengalami mekanisme  seleksi  alam  (diantaranya  crossover dan  mutasi).  Solusi  optimal  yang&#13;
diperoleh   bukan   berupa   satu  titik   melainkan   kumpulan   beberapa   titik,   yang&#13;
dinamakan  dengan Pareto set atau solusi  yang tidak didominasi  (non dominated).&#13;
Operator genetika (seleksi, crossover dan mutasi) akan diaplikasikan untuk menghasilkan populasi sehingga  diperoleb  kromosom  baru dengan  nilai cost yang lebih  baik.  Model   tersebut   diujikan   dengan   penggunaan   single-objective  dan multi-objective terhadap  dataset  dengan   10  kali  percobaan. Dari basil  pengujian diketahui  bahwa  penggunaan   single-objective  dan  multi-objective menghasilkan kumpulan beberapa solusi yang optimal.&#13;
&#13;
Kata kunci:  Travelling salesman problem  Multi-Objective,  Travelling salesman problem    (TSP),    Optimasi,    Metode    Heuristic,    dan    Algoritma genetika.&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>97141</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-01-11 10:08:11</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-01-11 10:08:11</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>