Diketahui bahwa kapasitas M= 30kg. Dengan jumlah barang n= 3

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TURUNAN/ DIFERENSIAL.
Advertisements

SEKOLAH MENENGAH PERTAMA
Operations Management
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.
UKK MATEMATIKA KELAS X SMT 2
Operations Management
Selamat Datang Dalam Kuliah Terbuka Ini
DETERMINAN MATRIKS Esti Prastikaningsih.
Tugas UAS Logika & Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy
Suku ke- n barisan aritmatika
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata, Median, Modus Oleh: ENDANG LISTYANI.
Model Pembagian Kerja Berlanjut
PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN
Matematika Diskrit Dr.-Ing. Erwin Sitompul
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
Struktur Diskrit Suryadi MT Teori Graph Kuliah_11 Teori Graph.
Algoritma Greedy.
Tindak ngasto Paak ! Inggiiih.
JARINGAN SYARAF TIRUAN
BAB 13 PENGUJIAN HIPOTESA.
4. PROSES POISSON Prostok-4-firda.
BAB 8 FUNGSI, PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN LOGARITMA HOME NEXT.
TURUNAN FUNGSI ALJABAR
TURUNAN DIFERENSIAL Pertemuan ke
HITUNG INTEGRAL INTEGRAL TAK TENTU.
Pengantar Strategi Algoritma
ELASTISITAS PERMINTAAN DAN PENAWARAN
Elastisitas.
Dosen : Herlawati,S.SI,MM,M,KOM Bina Santika A.04 Dosen : Herlawati,S.SI,MM,M,KOM Bina Santika A.04.
HIMPUNAN PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINIER DUA VARIABEL
KNAPSACK PROBLEM DALAM METODE GREEDY
ESTIMASI MATERI KE.
PENYUSUNAN DAN PENGURAIAN GAYA SECARA GRAFIS
TITIK BERAT (WEIGHT POINT)
Luas Daerah ( Integral ).
GRAF TIDAK BERARAH PART 2 Dosen : Ahmad Apandi, ST
SISTEM PERSAMAAN LINEAR
Solusi Persamaan Linier
Algoritma dan Pemrograman I Agus Nursikuwagus Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi dan Sains Indonesia.
Waniwatining II. HIMPUNAN 1. Definisi
Program Dinamis (Dynamic Programming)
Jaringan Saraf Tiruan Model Hebb.
METODE HEBB~3 Sutarno, ST. MT..
Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan
Ir. Endang Sri Rahayu, M.Kom.
Algoritma Branch and Bound
Pertemuan 11– Program Dinamik
SISTEM PERSAMAAN LINIER
ELASTISITAS PERMINTAAN DAN PENAWARAN
Pengantar Strategi Algoritmik
Persamaan Garis Lurus Materi Kelas VIII.
7. RANTAI MARKOV WAKTU KONTINU (Kelahiran&Kematian Murni)
PERCEPTRON Arsitektur jaringannya mirip dengan Hebb
Divide and Conquer.
ELASTISITAS PERMINTAAN DAN PENAWARAN
DISTRIBUSI PELUANG Pertemuan ke 5.
DISTRIBUSI SAMPLING Pertemuan ke 10.
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
1 Pertemuan 11 METODA GREEDY Matakuliah: T0034/Perancangan & Analisis Algoritma Tahun: 2005 Versi: R1/0.
Quiz 2 Logika.
السلام عليكم Tugas UAS Logika Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy
Tugas UAS Logika & Algoritma Knapsack Problem Metode Greedy
Quiz Logika & Algoritma
TUGAS UAS LOGIKA & ALGORITMA * KNAPSACK PROBLEM *METODE GREEDY
Quiz 2 Logika.
Transcript presentasi:

Diketahui bahwa kapasitas M= 30kg. Dengan jumlah barang n= 3 Tugas UAS logika & algoritma Knapsack problem Metode Greedy Nama : Eva Fauziah Kelas : 11. 1A . 04 NIM : 11131123 Metode Greedy Berat Wi masing-masing barang : (W₁, W₂, w₃) = (28,25,20) Nilai Pi masing-masing barang (P₁, P₂, P₃) = (38,34,25) Diketahui bahwa kapasitas M= 30kg. Dengan jumlah barang n= 3

Nilai dari hasil masing-masing barang Pilih barang dengan nilai Profit Maksimal P1 = 38  X1 =1 P2 = 24  X2 = 2/5 P3 = 25  X3 =0 Pilih barang dengan Berat Minimal W1 = 28  X1 = 0 W2 = 25  X2 = 2/5 W3 = 20 X3 = 1 Pilih barang dengan menghitung perbandingan yang terbesar dari profit di bagi Berat ( Pi / Wi ) yang di urutkan secara tidak naik , yaitu : P1 / W1 = 38 = 28  X1 =5/28 P2 / W2 = 34 = 25  X2 = 1 P3 / W3 = 25 = 10  X3 = 0

∑iⁿ =1 Wi . Xi ≤ M ∑i³ =1 Wi . Xi = Wi . X₁ + W₂ .X₂ + W₃ . X₃ ≤ M Pilih barang dengan nilai Profit Maksimal P1 = 38  X1 =1 dimisalkan sebagai batas nilai atas P2 = 24  X2 = 2/5, dihitung dengan fungsi pembatas P3 = 25  X3 =0, dimisalkan sebagai batas bawah nilai ∑iⁿ =1 Wi . Xi ≤ M ∑i³ =1 Wi . Xi = Wi . 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 2/25 di dapat 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 Nama : Eva fauziah Kelas : 11.1A. 04 NIM : 11131123 ∑iⁿ =1 Wi . Xi ≤ M ∑i³ =1 Wi . Xi = Wi . X₁ + W₂ .X₂ + W₃ . X₃ ≤ M 28.0 + 25. X₂ + 20.1 ≤ 30 25 x 2 + 20 ≤ 30 25 x 2 ≤ 30-20 25 x 2 ≤ 10 = X₂ ≤ 10/25 = 2/5 2/5 di dapat dari 

Pilih barang dengan menghitung perbandingan yang terbesar dari profit di bagi Berat ( Pi / Wi ) yang di urutkan secara tidak naik , yaitu : W1 = 28  X1 =0 sebagai batas bawah W2 = 25  X2 = 2/5 dihitung dengan fungsi pembatas W3 =10  X3 =1 sebagai batas atas ∑iⁿ =1 Wi . Xi ≤ M ∑i³ =1 Wi . Xi = Wi . X₁ + W₂ .X₂ + W₃ . X₃ ≤ M (28.X₁) + (25.1) + (20.0 )≤ 30 28 X₁ ≤ 30 – 25 28 X₂ ≤ 5 X₂ ≤ 5/28 5/28 didapat dari Nama : Eva fauziah Kelas : 11.1A. 04 NIM : 11131123

Tabel berdasarkan elemen dari ke-3 kriteria metode Greedy yaitu: Cara penghitungannya: Nama: Eva Fauziah Kelas : 11.1A.04 Nim : 11131123

Tugas 2 Nama: Eva Fauziah 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. Nama: Eva Fauziah Kelas : 11.1A.04 Nim : 11131123 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. MODEL GRAPH :

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 : Nama: Eva Fauziah Kelas : 11.1A.04 Nim : 11131123

Nama: Eva Fauziah Kelas : 11.1A.04 Nim : 11131123 Terima Kasih