Tugas UAS Logika & Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE
Advertisements

TUGAS UAS LOGIKA & ALGORITMA * KNAPSACK PROBLEM *METODE GREEDY
Dibuat oleh : Nama : yani yulianti Kelas : 11.1A.04 Nim : No absen : 57.
Kontrak Perkuliahan Kuliah Bahasa Inggris dimulai pada minggu ke-1 tanggal 23 Februari 2009 Responsi Bahasa Inggris dimulai pada minggu kedua tanggal 2.
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
Algoritma Pemrograman
Pengantar Strategi Algoritmik
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)
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 ( )
Pemrograman Dinamik.
(ASSIGNMENT PROBLEMS)
Pencarian Simulated Annealing
MATERI PERKULIAHAN ANALISIS ALGORITMA
Pertemuan 25 MERANCANG ALGORITMA DENGAN KOMPLEKSITAS TERTENTU
SCHEDULING (PENJADWALAN)
Greedy Pertemuan 7.
jumlah bilangan-bilangan dibagi oleh banyaknya bilangan.
GRAF TIDAK BERARAH PART 2 Dosen : Ahmad Apandi, ST
Program Dinamis.
Studi kasus Graph Ali Ridho Barakbah.
ALGORITMA GREEDY, KRUSKAL, MINIMUM SPANNING TREE
Exhaustive Search.
Struktur Runtunan Oleh Yohana . N..
Pertemuan 13 DYNAMIC PROGRAMMING : FIBONACCI SEQUENCE PROBLEM
Pertemuan 26 PRAKTEK ANALISIS ALGORITMA
Pertemuan 20 GRAPH COLORING
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Metode pemecahan masalah
K-Nearest Neighbor dan K-means
PENYELESAIAN PROLIN DENGAN METODE ALJABAR
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Program Dinamis (Dynamic Programming)
PROGRAM LINIER DENGAN GRAFIK PERTEMUAN 2
ANALISA JARINGAN.
Quiz 2 Logika.
ANALISA JARINGAN.
Algoritma Greedy Wahyul Wahidah Maulida, ST., M.Eng.
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.
KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA
السلام عليكم Tugas UAS Logika Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy
Quiz Logika & Algoritma
TUGAS UAS LOGIKA & ALGORITMA * KNAPSACK PROBLEM *METODE GREEDY
Tugas Statistika Deskriptif
Latar Belakang Pengalaman Mengajar Sejak 1976 Perlu Buku !
PROGRAM LINIER DENGAN GRAFIK PERTEMUAN 2
Pengantar Strategi Algoritma
Quiz 2 Logika.
Manfaat dan Teknik Penyajian Data
Graf dan Analisa Algoritma
Transcript presentasi:

Tugas UAS Logika & Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy Dibuat Oleh : Nama : AYU SEPTI HANDAYANI NIM : 11131145 Kelas : 11.1A.04 No. Absen : 59

Fungsi Pembatas dicari dengan rumus: TUGAS 1 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 = …  –> X1 = … P2 = …  –> X2 =  … P3 = … –> X3 = … Pilih barang dengan Berat Minimal W1 = …  –> X1 = … W2 = …  –> X2 = … W3 = …  –>X3 = … Pilih barang dengan menghitung perbandingan yang terbesar dari Profit dibagi Berat (Pi/Wi) yang diurut secara tidak naik, yaitu : P1/W1 = … = … –> X1 = … P2/W2 = … = …  –> X2 = … P3/W3 = … = …  –> X3 = …

Penyelesaian : Pilih barang dengan Nilai Profit Maksimal P1 = 38   –> X1 = 1, dimisalkan sebagai batas nilai atas. P2 = 34 –> X2 = 2/25, dihitung dengan fungsi pembatas. P3 = 25 –> X3 = 0, dimisalkan sebagai batas bawah nilai. 2/25 didapat dari :

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. 2/5 didapat dari :

Pilih barang dengan menghitung perbandingan yang terbesar dari Profit dibagi Berat (Pi/Wi) yang diurut secara tidak naik, yaitu : P1/W1 = 38/28 –> dengan fungsi pembatas X1 = 5/28 P2/W2 = 34/25 –> karena terbesar maka , X2 = 1 P3/W3 = 25/20 –> karena terkecil maka, X3 = 0 5/28 didapat dari :

Tabel berdasarkan elemen dari ke-3 kriteria metode Greedy yaitu: Cara penghitungannya : Nilai Profit Maksimal = 40, 8 ( di ambil dari nilai terbesar.)

Tugas 2 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 di pasang di berbagai 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, yg 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.

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 diatas menghasilkan waktu minimalnya adalah 39 menit (6 + 4 + 9 + 8 + 12) dan diperoleh perjalanan sebagai berikut

TERIMAKASIH…