السلام عليكم Tugas UAS Logika Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TUGAS UAS LOGIKA & ALGORITMA * KNAPSACK PROBLEM *METODE GREEDY
Advertisements

Dibuat oleh : Nama : yani yulianti Kelas : 11.1A.04 Nim : No absen : 57.
Tugas UAS Logika & Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy
Struktur Diskrit Suryadi MT Teori Graph Kuliah_11 Teori Graph.
Pengantar Strategi Algoritma
Dosen : Herlawati,S.SI,MM,M,KOM Bina Santika A.04 Dosen : Herlawati,S.SI,MM,M,KOM Bina Santika A.04.
KNAPSACK PROBLEM DALAM METODE GREEDY
Diketahui bahwa kapasitas M= 30kg. Dengan jumlah barang n= 3
GRAF TIDAK BERARAH PART 2 Dosen : Ahmad Apandi, ST
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Design and Analysis of Algorithm Dynamic Programming
Pengantar Strategi Algoritmik
Steepest Descent (Ascent) untuk Kasus Min (Maks)
STMIK MERCUSUAR Jl. Raya Jatiwaringin No. 144 Pondok Gede Bekasi 17411
Design and Analysis Algorithm
Design and Analysis Algorithm
Assalamualaikum wr.wb Tugas Uas Logika & Algoritma -Knapsack Problem
Tugas UAS Logika Algoritma “Knapsack Problem Metode Greedy”
Nama : Rizky .S kelas : 11.1A.04 NIM : No.absen : 35
Pertemuan 24 BRANCH AND BOUND (2)
Fuzzy Integer Transportation Pertemuan 14 :
Pertemuan 16 DYNAMIC PROGRAMMING : TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP)
Pertemuan 13 Dynamic Programming
Assalamu’alaikum Wr. Wb
1 Pertemuan 11 METODA GREEDY Matakuliah: T0034/Perancangan & Analisis Algoritma Tahun: 2005 Versi: R1/0.
Analisa Algoritma Greedy Algorithm
Perbandingan Algoritma Brute Force dan Depth First Search (DFS) dalam Kasus Travelling Salesman Problem (TSP) Ervin Yohannes ( )
Perceptron Algoritma Pelatihan Perceptron:
Pemrograman Dinamik.
(ASSIGNMENT PROBLEMS)
Masalah Penugasan.
Pencarian Simulated Annealing
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
SCHEDULING (PENJADWALAN)
Greedy Pertemuan 7.
Branch and Bound Lecture 12 CS3024.
Program Dinamis.
ALGORITMA GREEDY, KRUSKAL, MINIMUM SPANNING TREE
Exhaustive Search.
Pertemuan 13 DYNAMIC PROGRAMMING : FIBONACCI SEQUENCE PROBLEM
Pertemuan 20 GRAPH COLORING
PROGRAM LINIER PENDAHULUAN
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Metode pemecahan masalah
CSG3F3/ Desain dan Analisis Algoritma
K-Nearest Neighbor dan K-means
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Aljabar Linear dan Matriks
ANALISA JARINGAN.
TUGAS AKHIR MATA KULIAH KAA-II
Quiz 2 Logika.
ANALISA JARINGAN.
Algoritma Greedy Wahyul Wahidah Maulida, ST., M.Eng.
NOTASI SIGMA {∑} & DISTRIBUSI FREKUENSI STATISTIKA DESKRIPTIF
  Diketahui fungsi market equlibrium adalah sbb : X2–13X+36 dan Ps = 2x+40. Hitunglah elastisitas permintaan pada titik keseimbangan pasar.
Masalah Penugasan (Assignment Problem)
PENULISAN ALGORITMA-FLOWCHART
ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE
Jenis data penentuan lokasi pabrik : Data kualitatif, seperti kualitas sarana transportasi, iklim dan kebijakan pemerintah. Data kuantitatif, seperti.
Tugas UAS Logika & Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy
Quiz Logika & Algoritma
TUGAS UAS LOGIKA & ALGORITMA * KNAPSACK PROBLEM *METODE GREEDY
Tugas Statistika Deskriptif
SOAL QUIZ LOGIKA DAN ALGORITMA.
Algoritma Divide and Conquer
Pengantar Strategi Algoritma
Quiz 2 Logika.
REGRESI & KORELASI NAMA : DWI INDAHSARI NIM : NO ABSEN : 52
Graf dan Analisa Algoritma
Transcript presentasi:

السلام عليكم Tugas UAS Logika Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy Model Graph dengan Metode Greedy Dosen: Herlawati. S. Si, MM. Disusun oleh: Nama Nining Sartika NIM 11130860 Kelas 11.1A.04 No. Absen 40

بسم الله الرحمن الرحم KNAPSACK PROBLEM DALAM METODE GREEDY Diketahui bahwa kapasitas M = 30 kg, Dengan jumlah barang n = 3 Berat Wi masing-masing barang (W1, W2, W3) = (28, 25, 20) Nilai Pi masing-masing barang (P1, P2, P3) = (38, 34, 25) Pilih barang dengan Nilai Profit Maksimal P1 = 38 –> X₁ = 1 {batas atas nilai} P2 = 34 –> X₂ = 2/25 {dihitung dengan fungsi pembatas} P3 = 25 –> X₃ = 0 {batas bawah nilai} Pilih barang dengan Berat Minimal W1 = 28 –> X₁ = 0 {sebagai batas bawah} W2 = 25 –> X₂ = 2/5 {dihitung dengan fungsi pembatas} W3 = 20 –> X₃ = 1 {sebagai batas atas} Maximal ∑iᶰ = ₁ Wi . Xi ≤ M ∑iᵌ = ₁ Wi . Xi = W₁ . X₁ + W₂ . X₂ + W₃ . X₃ ≤ M = 28 . 1 + 25 . X₂ + 20 . 0 ≤ 30 = 28 + 25 X₂ + 0 ≤ 30 25 X₂ ≤ 30 - 28 25 X₂ ≤ 2 X₂ ≤ 2/25 Minimal = 28 . 0 + 25 . X₂ + 20 . 1 ≤ 30 = 0 + 25 X₂ + 20 ≤ 30 25 X₂ ≤ 30 - 20 25 X₂ ≤ 10 X₂ ≤ 10/25 = 2/5

Pilih barang dengan menghitung perbandingan yang terbesar dari Profit dibagi Berat (Pi/Wi) yang diurut secara tidak naik, yaitu: P1/W1 = 38/28 = 1,35 dengan fungsi pembatas –> X₁ = 5/28 P2/W2 = 34/25 = 1,36 karna terbesar maka –> X₂ = 1 P3/W3 = 25/20 = 1,25 karna terkecil maka –> X₃ = 0 ∑iᶰ = ₁ Wi . Xi ≤ M ∑iᵌ = ₁ Wi . Xi = W₁ . X₁ + W₂ . X₂ + W₃ . X₃ ≤ M = 28 . X₁ + 25 . 1 + 20 . 0 ≤ 30 = 28 . X₁ + 25 + 0 ≤ 30 28 X₁ ≤ 30 - 25 28 X₁ ≤ 5 X₁ ≤ 5/28 Fungsi Pembatas dicari dengan rumus ∑iᶰ = ₁ Wi . Xi ≤ M Tabel berdasarkan elemen dari ke-3 kriteria metode Greedy yaitu: (P₁, P₂, P₃) = (38, 34, 25) ∑iᶰ = ₁ Pi . Xi ∑iᵌ = ₁ Pi . Xi = P₁ . X₁ + P₂ . X₂ + P₃ . X₃ = 38 . 1 + 34 . 2/25 + 25 . 0 = 38 + 2,7 + 0 = 40.7 = 38 . 0 + 34 . 2/5 + 25 . 1 = 0 + 13,6 + 25 = 38.6 = 38 . 5/28 + 34 . 1 + 25 . 0 = 6,8 + 34 + 0 = 40.8 Solusi Ke- (X₁, X₂, X₃) ∑ Wi Xi ∑ Pi Xi Pi Max (1, 2/25, 0) 30 40.7 Wi Min (0, 2/5, 1) 38.6 Pi/Wi Max (5/28, 1, 0) 40.8 40.8 Nilai Profit Maksimal

PROBLEMA DAN MODEL GRAPH DALAM METODE GREEDY Contoh: TRAVELLING SALESMAN Untuk menentukan waktu perjalanan seorang salesman seminimal mungkin. Permasalahan: Setiap minggu sekali, seorang petugas kantor telepon berkeliling untuk mengumpulkan coin-coin pada telepon umum yang dipasang diberbagai tempat. Berangkat dari kantornya, ia mendatangi satu demi satu telepon umum tersebut dan akhirnya kembali ke kantor lagi. Masalahnya ia menginginkan suatu rute perjalanan dengan waktu minimal. MODEL GRAPH: Misalnya: Kantor pusat adalah simpul 1 dan misalnya ada 4 telepon umum, yang kita nyatakan sebagai simpul 2, 3, 4 dan 5 dan bilangan pada tiap-tiap ruas menunjukan waktu (dalam menit) perjalanan antara 2 simpul . Tentukan model graph dengan waktu perjalanan seminimal mungkin! 9 14 12 1 2 11 10 5 6 4 9 8 4 3 7

Langkah penyelesaian: 1. Dimulai dari simpul yang diibaratkan sebagai kantor pusat yaitu simpul 1. 2.Dari simpul 1 pilih ruas yang memiliki waktu yang minimal. 3. Lakukan terus pada simpul – simpul yang lainnya tepat satu kali yang nantinya Graph akan membentuk Graph tertutup karena perjalanan akan kembali ke kantor pusat. 4. Problema di atas menghasilkan waktu minimalnya adalah 39 menit (6 + 4 + 9+ 8 + 12) dan diperoleh perjalanan sbb: 12 1 2 6 5 9 8 4 4 3

والسلام عليكم