Optimasi Multi-objective Menggunakan NSGA-II Dalam Penjadwalan Mesin Produksi Flow Shop
ix
ABSTRAK
Penjadwalan merupakan suatu kegiatan pengalokasian sumber daya yang terbatas
untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan. Proses penjadwalan timbul jika terdapat
keterbatasan sumber daya yang dimiliki, sehingga diperlukan adanya pengaturan
sumber-sumber daya yang ada secara efisien. Adapun tujuan dari penjadwalan
produksi umumnya ialah untuk mengoptimalkan dimensi atau objek tertentu.
Penjadwalan flow shop adalah salah satu jenis penjadwalan produksi dimana setiap
job akan melalui setiap mesin dengan urutan yang seragam. Optimasi penjadwalan
mesin produksi flow shop berkaitan dengan penyusunan penjadwalan mesin yang
mempertimbangkan 2 objek yaitu makespan dan total tardiness. Optimasi kedua
permasalahan tersebut diatas merupakan optimasi yang bertolak belakang sehingga
diperlukan model yang mengintegrasikan permasalahan tersebut dengan optimasi
multi-objective A Fast Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm for MultiObjective Optimazitaion : NSGA-II. Penyelesaian penjadwalan mesin produksi flow
shop dengan algoritma NSGA-II untuk membangun jadwal dengan meminimalkan
makespan dan total tardiness. Model yang dikembangkan akan memberikan solusi
penjadwalan mesin produksi flow shop yang efisien berupa solusi pareto optimal yang
dapat memberikan sekumpulan solusi alternatif bagi pengambil keputusan dalam
membuat penjadwalan mesin produksi yang diharapkan. Agar dapat terlihat nilai
solusinya maka dilakukan perbandingan dominasi solusi Aggregat Of Function (AOF)
dengan solusi NSGA-II. Solusi pareto optimal yang dihasilkan merupakan solusi
optimasi multi-objective yang optimal dengan trade-off terhadap seluruh objek,
sehingga seluruh solusi pareto optimal sama baiknya.
Kata kunci : Makespan, Multi-objective, NSGA-II, Penjadwalan Mesin Produksi
Flow Shop, Total tardiness
x
MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION USING NSGA-II IN FLOW SHOP
PRODUCTION MACHINE SCHEDULING
ABSTRACT
Scheduling is an activity to allocate limited resources to finish the jobs. Scheduling
process arise if there are limitations on available resources that requiring utilization
the available resources efficiently. Generally, the purpose of production scheduling is
to optimize specific dimensions or objects. Flow shop scheduling is a type of
production scheduling where each job will go through each machine with an uniform
sequence. Optimization of the flow shop production machine scheduling related to
determine machine scheduling that considers two objects i.e makespan and total
tardiness. Both above optimization problem is a contradictory optimization that
require a model which integrates these problems with multi-objective optimization A
Fast elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-Objective
Optimization: NSGA-II. The main purpose of completion the flow shop production
machine scheduling with NSGA-II algorithm is to determine schedules that
minimizing makespan and total tardiness. The developed model will generate efficient
solutions of flow shop production machine scheduling in the form of pareto optimal
solutions which provide a set of alternative solutions for decision makers in making
expected production machine scheduling. In order to analyze the value of the solution
that generated, the dominance comparisons made between Aggregate of Function
(AOF) solutions and NSGA-II solutions. Pareto optimal solutions that generated are
optimal multi-objective optimization solutions with trade-off for all objects, thereby
all pareto optimal solutions are just as good.
Keywords :
Flow Shop Production Scheduling Engine, Makespan, Multiobjective, NSGA-II, Total tardiness
ABSTRAK
Penjadwalan merupakan suatu kegiatan pengalokasian sumber daya yang terbatas
untuk mengerjakan sejumlah pekerjaan. Proses penjadwalan timbul jika terdapat
keterbatasan sumber daya yang dimiliki, sehingga diperlukan adanya pengaturan
sumber-sumber daya yang ada secara efisien. Adapun tujuan dari penjadwalan
produksi umumnya ialah untuk mengoptimalkan dimensi atau objek tertentu.
Penjadwalan flow shop adalah salah satu jenis penjadwalan produksi dimana setiap
job akan melalui setiap mesin dengan urutan yang seragam. Optimasi penjadwalan
mesin produksi flow shop berkaitan dengan penyusunan penjadwalan mesin yang
mempertimbangkan 2 objek yaitu makespan dan total tardiness. Optimasi kedua
permasalahan tersebut diatas merupakan optimasi yang bertolak belakang sehingga
diperlukan model yang mengintegrasikan permasalahan tersebut dengan optimasi
multi-objective A Fast Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm for MultiObjective Optimazitaion : NSGA-II. Penyelesaian penjadwalan mesin produksi flow
shop dengan algoritma NSGA-II untuk membangun jadwal dengan meminimalkan
makespan dan total tardiness. Model yang dikembangkan akan memberikan solusi
penjadwalan mesin produksi flow shop yang efisien berupa solusi pareto optimal yang
dapat memberikan sekumpulan solusi alternatif bagi pengambil keputusan dalam
membuat penjadwalan mesin produksi yang diharapkan. Agar dapat terlihat nilai
solusinya maka dilakukan perbandingan dominasi solusi Aggregat Of Function (AOF)
dengan solusi NSGA-II. Solusi pareto optimal yang dihasilkan merupakan solusi
optimasi multi-objective yang optimal dengan trade-off terhadap seluruh objek,
sehingga seluruh solusi pareto optimal sama baiknya.
Kata kunci : Makespan, Multi-objective, NSGA-II, Penjadwalan Mesin Produksi
Flow Shop, Total tardiness
x
MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION USING NSGA-II IN FLOW SHOP
PRODUCTION MACHINE SCHEDULING
ABSTRACT
Scheduling is an activity to allocate limited resources to finish the jobs. Scheduling
process arise if there are limitations on available resources that requiring utilization
the available resources efficiently. Generally, the purpose of production scheduling is
to optimize specific dimensions or objects. Flow shop scheduling is a type of
production scheduling where each job will go through each machine with an uniform
sequence. Optimization of the flow shop production machine scheduling related to
determine machine scheduling that considers two objects i.e makespan and total
tardiness. Both above optimization problem is a contradictory optimization that
require a model which integrates these problems with multi-objective optimization A
Fast elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-Objective
Optimization: NSGA-II. The main purpose of completion the flow shop production
machine scheduling with NSGA-II algorithm is to determine schedules that
minimizing makespan and total tardiness. The developed model will generate efficient
solutions of flow shop production machine scheduling in the form of pareto optimal
solutions which provide a set of alternative solutions for decision makers in making
expected production machine scheduling. In order to analyze the value of the solution
that generated, the dominance comparisons made between Aggregate of Function
(AOF) solutions and NSGA-II solutions. Pareto optimal solutions that generated are
optimal multi-objective optimization solutions with trade-off for all objects, thereby
all pareto optimal solutions are just as good.
Keywords :
Flow Shop Production Scheduling Engine, Makespan, Multiobjective, NSGA-II, Total tardiness