dc.contributor.advisor | Hardhienata, Medria Kusuma Dewi | |
dc.contributor.advisor | Priandana, Karlisa | |
dc.contributor.author | Ahmad, Hafidlotul Fatimah | |
dc.date.accessioned | 2019-11-18T02:14:04Z | |
dc.date.available | 2019-11-18T02:14:04Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/99914 | |
dc.description.abstract | Neighbourhoods with the Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (N-GCPSO) adalah algoritme optimasi yang bekerja dengan sekumpulan partikel yang memiliki batasan komunikasi lokal untuk menemukan nilai optimum. N-GCPSO dapat diterapkan untuk sistem multirobot pencari target dengan merepresentasikan partikel sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Algoritme N-GCPSO cenderung mengelompok terlalu dekat pada satu titik optimum, sehingga memperkecil kemungkinan untuk menemukan titik optimum yang lain. Algoritme eksplorasi partikel diintegrasikan dengan N-GCPSO agar dapat menemukan lebih banyak titik optimum. Penelitian ini melakukan integrasi antara algoritme N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel dan mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Algoritme eksplorasi partikel yang digunakan adalah random bouncing dan simple velocity-line bouncing. Hasil simulasi menunjukkan pada 7 (tujuh) dari 9 (sembilan) skenario rata-rata jumlah target yang ditemukan paling banyak adalah ketika menggunakan N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel. Selain itu N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel juga meningkatkan keefektifan algoritme N-GCPSO dengan mengurangi jumlah tabrakan antar robot. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | IPB University | id |
dc.subject.ddc | Computer science | id |
dc.subject.ddc | Algorithms | id |
dc.subject.ddc | 2019 | id |
dc.subject.ddc | Bogor-Jawa Barat | id |
dc.title | Integrasi Algoritme N-GCPSO dengan Algoritme Eksplorasi Partikel untuk Sistem Multirobot Pencari Target. | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | eksplorasi partikel | id |
dc.subject.keyword | neighbourhoods guaranteed convergence particle swarm optimization | id |
dc.subject.keyword | multirobot pencari target | id |
dc.subject.keyword | parameter robotika | id |