ALGORITMA NOVEL GLOBAL HARMONY SEARCH UNTUK MENYELESAIKAN 0-1 KNAPSACK PROBLEM
Main Article Content
Abstract
0-1 Knapsack Problem adalah permasalahan optimasi dalam menentukan objek dari sekumpulan objek tertentu dimana masing-masing objeknya hanya mempunyai satu unit. Masing-masing objek tersebut mempunyai bobot (weight) dan nilai (profit) yang dimasukkan ke dalam suatu media penyimpanan yang mempunyai kapasitas tertentu sehingga banyaknya bobot dari objek-objek tersebut tidak melebihi kapasitas dan nilai yang didapatkan maksimum. Salah satu metode untuk menyelesaikan 0-1 Knapsack Problem adalah algoritma Novel Global Harmony Search (NGHS). Algoritma Novel Global Harmony Search (NGHS) merupakan bentuk modifikasi atau pengembangan algoritma dari algoritma Harmony Search. Kemudian akan dibandingkan hasil penyelesaian 0-1 KP yang menggunakan algoritma NGHS dengan algoritma Harmony Search (HS).
Article Details
References
Lin, F.T.(2008). Solving the knapsack problem with imprecise weight coefficients using genetic algorithms. European Journal of Operational Research, 185 (1) 133–145.
Liu, Y. & Liu, C.(2009). A schema-guiding evolutionary algorithm for 0–1 knapsack problem. International Association of Computer Science and Information Technology—Spring Conference, pp. 160–164
Martello, S. & Toth, P. (1990). Knapsack Problem : Algorithms and Computer Implementations. Wiley, Chicester, UK.
Pisinger, David. (1995). Algorithm of Knapsack Problem. University of Copenhagen. Departemen of Computer Science.
Shi, H.X.(2006). Solution to 0/1 knapsack problem based on improved ant colony Algorithm. International Conference on Information Acquisition, pp.1062–1066.
Yu, Xinjie. & Gen, Mitsuo.(2010). Introduction to Evolutionary Algorithm. Decision Engineering, page 267.
Zou, D., Gao, L., Li, S., & Wu, J. (2011). Solving 0-1 Knapsack Problem by a Novel Global Harmony Search Algorithm. Applied Soft Computing Journal, vol. 11, no. 2, pp. 1556–1564.
Zou, D., Gao, L., Li, S., & Wu, J. (2010). A novel global harmony search algorithm for reliability problems. Comput Ind Eng 2010;58(2):307–16.