Design and Analysis Algorithm

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pertemuan 6– Transportasi
Advertisements

Pengantar Strategi Algoritma
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Design and Analysis of Algorithm Dynamic Programming
Algoritma Greedy (lanjutan)
Design and Analysis of Algorithm Back Track Algorithm
Pengantar Strategi Algoritmik
Multi-Stage (Dynamic) Programming
Program Dinamis (dynamic programming): metode pemecahan masalah dengan cara menguraikan solusi menjadi sekumpulan langkah (step) atau tahapan (stage)
STMIK MERCUSUAR Jl. Raya Jatiwaringin No. 144 Pondok Gede Bekasi 17411
Design and Analysis Algorithm
Design and Analysis Algorithm
Design and Analysis Algorithm
Pertemuan 13 Dynamic Programming
Programa Dinamis.
Analisa Algoritma Greedy Algorithm
Integer Programmming (pemrograman bilangan bulat)
Dynamic Programming Widodo. Pengantar  Dynamic Programming (DP) merupakan algoritma untuk memecahkan persoalan optimasi yaitu persoalan yang.
Algoritma Greedy (lanjutan)
MODEL TRANSPORTASI.
Modul III. Programma Linier
Arta Rusidarma Putra, ST., MM
Design and Analysis Algorithm
PEMROGRAMAN DINAMIS Modul 9. PENELITIAN OPERASIONAL Oleh : Eliyani
Algoritma Greedy Team Fasilkom.
MODEL TRANSPORTASI.
LINEAR PROGRAMMING METODE SIMPLEKS
MODEL TRANSPORTASI.
Greedy Pertemuan 7.
Dynamic Programming (Program Dinamis)
Gudang ~1~ Modul XIII. Penyelesaian Soal Dengan Software
Design and Analysis Algorithm
Program Linier (Linier Programming)
Metode Linier Programming
Program Dinamis.
Programa dinamis.
Dynamic Programming Program dinamik adalah salah satu teknik matematika yang digunakan untuk mengoptimalkan proses pengambilan keputusan secara bertahap.
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
MODEL TRANSPORTASI.
Mata Kuliah Penelitian Operasional II ALGORITMA TRANSPORTASI
Algoritma Greedy (lanjutan)
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
Exhaustive Search.
Metode Transportasi 1.
METODE TRANSPORTASI Suplemen 3.
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
MODEL TRANSPORTASI MATERI 10.
Dynamic Programming (2)
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Metode Linier Programming
PEMROGRAMAN DINAMIS Pertemuan 7
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Program Dinamis (Dynamic Programming)
SOLUSI OPTIMUM M O D I Oleh Ir. Dra. Wartini Rohati, S.Pd.
Dynamic Programming (3)
Program Dinamis (Dynamic Programming)
TRANSPORTASI Menentukan Solusi Optimum dengan Metode Alokasi MODI
Algoritma Greedy Wahyul Wahidah Maulida, ST., M.Eng.
Manajemen Sains MASALAH TRANSPORTASI.
Transportasi – North West Corner
Integer Programmming (pemrograman bilangan bulat)
Optimasi dengan Algoritma simpleks
Defenisi Setiap perusahaan atau organisasi memiliki keterbatasan atas sumber dayanya, baik keterbatasan dalam jumlah bahan baku, mesin dan peralatan,
MODEL TRANSPORTASI.
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Pengantar Strategi Algoritma
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Dynamic Programming Maximasi Income.
OPERATIONS RESEARCH – I
Transcript presentasi:

Design and Analysis Algorithm Drs. Achmad Ridok M.Kom Imam Cholissodin, S.Si., M.Kom M. Ali Fauzi, S.Kom., M.Kom. Ratih Kartika Dewi, ST, M.Kom Pertemuan 12

Contents Algoritma Program Dinamis 1 of 2 3 1 Lintasan Terpendek (Shortest Path) 2 Penganggaran Modal (Capital Budgeting) 3 1/0 Knapsack 4

Program Dinamis Program Dinamis (dynamic programming): Metode pemecahan masalah dengan cara menguraikan solusi menjadi sekumpulan langkah (step) atau tahapan (stage). Sedemikian sehingga solusi dari persoalan dapat dipandang dari serangkaian keputusan yang saling berkaitan. Dua pendekatan yang digunakan dalam PD: maju (forward atau up-down) dan mundur (backward atau bottom-up). Misalkan x1, x2, …, xn menyatakan peubah (variable) keputusan yang harus dibuat masing-masing untuk tahap 1, 2, …, n. Maka, Program dinamis maju. Program dinamis bergerak mulai dari tahap 1, terus maju ke tahap 2, 3, dan seterusnya sampai tahap n. Program dinamis mundur. Program dinamis bergerak mulai dari tahap n, terus mundur ke tahap n – 1, n – 2, dan seterusnya sampai tahap 1.

Lintasan Terpendek Shortest Path

Lintasan Terpendek (Shortest Path) Tentukan lintasan terpendek dari simpul 1 ke simpul 10:

Penyelesaian dengan Program Dinamis Mundur Misalkan x1, x2, …, x4 adalah simpul-simpul yang dikunjungi pada tahap k (k = 1, 2, 3, 4). Maka rute yang dilalui adalah 1x1x2x3x4 , yang dalam hal ini x4 = 10. Pada persoalan ini, Tahap (k) adalah proses memilih simpul tujuan berikutnya (ada 4 tahap). Status (s) yang berhubungan dengan masing-masing tahap adalah simpul-simpul di dalam graf.

Penganggaran Modal Capital Budgeting

Penganggaran Modal (Capital Budgeting) Sebuah perusahaan berencana akan mengembangkan usaha (proyek) melalui ketiga buah pabrik (plant) yang dimilikinya. Setiap pabrik diminta mengirimkan proposal (boleh lebih dari satu) ke perusahaan untuk proyek yang akan dikembangkan. Setiap proposal (p) memuat total biaya yang dibutuhkan (c) dan total keuntungan (revenue) yang akan diperoleh (R) dari pengembangan usaha itu. Perusahaan menganggarkan Rp 5 milyar untuk alokasi dana bagi ketiga pabriknya itu.

Tabel berikut meringkaskan nilai c dan R untuk masing-masing proposal proyek. Proposal proyek bernilai-nol sengaja dicantumkan yang berarti tidak ada alokasi dana yang diberikan untuk setiap pabrik. Tujuan Perusahaan adalah memperoleh keuntungan yang maksimum dari pengalokasian dana sebesar Rp 5 milyar tersebut. Selesaikan persoalan ini dengan program dinamis !

Penyelesaian dengan Program Dinamis Maju Tahap (k) adalah proses mengalokasikan dana untuk setiap pabrik (ada 3 tahap, tiap pabrik mendefinisikan sebuah tahap). Status (xk) menyatakan jumlah modal yang dialokasikan pada pada setiap tahap (namun terikat bersama semua tahap lainnya). Alternatif (p) menyatakan proposal proyek yang diusulkan setiap pabrik. Pabrik 1, 2, dan 3 masing-masing memiliki 3, 4 dan 2 alternatif proposal. Misalkan, Rk(pk) = keuntungan dari alternatif pk pada tahap k fk(xk) = keuntungan optimal dari tahap 1, 2, …, dan k yang diberikan oleh status xk .

5 2

1/0 Knapsack

Misalkan ketika memasukkan objek pada tahap k, kapasitas muatan karung sekarang adalah y – wk. Untuk mengisi kapasitas sisanya, kita menerapkan prinsip optimalitas dengan mengacu pada nilai optimum dari tahap sebelumnya untuk kapasitas sisa y – wk ( yaitu fk-1(y – wk)).

Selanjutnya, kita bandingkan nilai keuntungan dari objek pada tahap k (yaitu pk) plus nilai fk-1(y – wk) dengan keuntungan pengisian hanya k – 1 macam objek, fk-1(y). Jika pk + fk-1(y – wk) lebih kecil dari fk-1(y), maka objek yang ke-k tidak dimasukkan ke dalam karung, tetapi jika lebih besar, maka objek yang ke-k dimasukkan.

fk(y) adalah keuntungan optimum dari persoalan 0/1 Knapsack pada tahap k untuk kapasitas karung sebesar y. f0(y) = 0 adalah nilai dari persoalan knapsack kosong (tidak ada persoalan knapsack) dengan kapasitas y, fk(y) = -∞ adalah nilai dari persoalan knapsack untuk kapasitas negatif. Solusi optimum dari persoalan 0/1 Knapsack adalah fn(M).

30 30 1

Tentukan Solusi optimum dari persoalan 0/1 Knapsack berikut (n=4, M=6): Barang ke-i Wi Pi 1 2 12 15 3 50 4 10 y Solusi Optimum f0(y) 12+f0(y-2) f1(y) (x1*,x2*,x3*,x4) - ~ (…,...,…,…) 1 2 12 . 6

Click to edit subtitle style Thank You !