Pengoptimalan Model Alokasi Target Berdasarkan Algoritme Adaptive Motivated Particle Swarm Optimization

Abstract

Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) merupakan salah satu algoritme yang dibangun untuk membantu menyelesaikan masalah pengalokasian target. Algoritme ini mengintegrasikan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) dengan motive profile manusia. Algoritme MPSO menggunakan dua motive profile, yakni motive profile affiliation dan power. Kedua motive profile ini diasumsikan tidak berubah terhadap waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme MPSO agar performa algoritme tersebut dapat ditingkatkan. Penelitian ini menambahkan karakter baru ke dalam algoritme MPSO berupa karakter adaptif untuk mencapai tujuan tersebut. Karakter adaptif ini dapat merubah motive profile power pada suatu partikel menjadi motive profile affiliation. Hasil simulasi menunjukkan karakter adaptif yang ditambahkan pada MPSO dapat meningkatkan performa algoritme ketika menggunakan sedikit partikel yang diinisialisasi dari titik-titik yang berbeda. Peningkatan tersebut berupa peningkatan jumlah target dimana partikel teralokasi dan pendistribusian partikel pada target yang lebih merata. Hasil tersebut didapatkan pada simulasi dengan lokasi target yang tersebar secara merata.