scholarly journals APLIKASI PENCARIAN RUTE TERDEKAT LOKASI KLINIK KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING

2019 ◽  
Vol 11 (2) ◽  
pp. 268
Author(s):  
Eva Darnila ◽  
Risawandi Risawandi ◽  
Nursanti Nursanti
Keyword(s):  
Key Words ◽  
Shortest Path ◽  
Hill Climbing ◽  
Steepest Ascent

Persebaran lokasi klinik kesehatan di Kota Lhokseumawe menyebabkan masyarakat ataupun calon pasien klinik kesehatan kesulitan dalam mencari klinik kesehatan terdekat serta rute – rute terbaik menuju klinik kesehatanseperti dalam keadaan kecelakaan maupun keadaan darurat lainnya. Pencarian lokasi klinik kesehatan dengan menggunakan rute yang signifikan untuk membantu calon pasien klinik kesehatan mendapatkan rute terdekat(shortest path) yang ditampilkan pada peta dengan menggunakan algoritma Steepest Ascent Hill Climbing berbasis web. Dalam metode penelitian menggunakan algoritma Steepest Ascent Hill Climbing yang merupakan algoritma optimasi yang salah satu penerapannya adalah mencari rute terdekat berdasarkan nilai heuristik untuk menetapakan alur yang terdekat. Dengan cara menghitung manual titik koordinat setiap persimpangan jalan dan menghubungkan antar titik koordinat setiap persimpangan jalan yang mungkin untuk dilalui. Aplikasi ini merupakan aplikasi untuk mencari rute terdekat klinik kesehatan berbasis web untuk mempermudah dalam proses pencarian rute terdekat dari titik awal User berada di Islamic Center(A) yang berada di jalan Merdeka, sehingga untuk menuju ke klinik Olasvi(Z)  rute terdekat nya adalah melalui jalan Merdeka(B) kemudian ke jalan Samudra Baru(K) yang selanjunya menuju ke klinik Olasvi(Z).  Key Words : Steepest Ascent Hill Climbing, Rute terdekat, Klinik Kesehatan, Web

ALGORITMA STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH PENUGASAN

2011 ◽  
Vol 4 (1) ◽  
Author(s):  
Daisy Ika Christiana ◽  
Gloria Virginia ◽  
Joko Purwadi
Keyword(s):  
Operation Research ◽  
Hill Climbing ◽  
Steepest Ascent

Penugasan adalah penetapan tugas pada tiap pekefia dan tugasnyaagil mendapat hasilyang paling baik, yaitu dengan hasil akhir maksimal dan waktu yang minimal. Masalahpenugasan memiliki syarat satu pekerja hanya mengerjakan satu tugas dan sebaliknya satutugas hanya dikerjakan oleh satu pekerja. Penugasan adalah bagian dari bidang ilmu RisetOperasi (Operation Research ), yang biasa digunakan untuk mencari hasil maksimal atauminimal. Sistem yang akan dibuat ini didukung oleh dua bidang ilmu, yaitu riset operasi dankecerdasan buatan.Dalam bidang ilmu kecerdasan buatan terdapat algoritma yang bisadigunakan untuk memecahkan masalah maksimalisasi yaitu Algoritma Sfeepesf Ascent HillClimbing.Sistem yang dibuat digunakan untukn mencari hasil akhir yang maksimal dari kapasitassuatu produksi. Masukkan berupa jumlah mesin, jumlah pekerja, dan jumlah produksi (matrikkapsitas), prosesnya dilakukan dengan mengkombinasikan hasil perhitungan matrik kapasitasmenggunakan teori penugasan, dan mencari hasil terbaik dengan algoritma Steepest AscentHill Climbing. Hasil perhitungan ditampilkan dalam bentuk rekap iterasi, perhitungan waktuproses, dan komposisi pekerja dan tugasnya. Hasil perhitungan penugasan menggunakanAlgoritma Steepest Ascent Hill Climbing telah diujicoba dengan perhitungan secara sistem danmanual, dan mendapatkan hasil akhir yang sama, jadi bisa dikatakan sistem cukup akurat.

scholarly journals Modifikasi Algoritma Steepest-Ascent Hill Climbing Dan Backtracking Untuk Pencarian Lintasan Kritis Proyek

2019 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 268
Author(s):  
Elvina Elvina ◽  
Lukman Hakim
Keyword(s):  
Hill Climbing ◽  
Brute Force ◽  
Steepest Ascent ◽  
Slack Time

Lintasan kritis merupakan suatu hal yang sangat penting dan perlu diperhatikan dalam penjadwalan proyek, karena lintasan kritis mempunyai dampak terhadap terlambat atau tidaknya suatu proyek. Terdapat kenaikan pada angka pertumbuhan proyek di Indonesia. Oleh karena itu, untuk mendukung keberhasilan proyek tersebut, maka dilakukanlah penelitian terhadap pencarian lintasan kritis. Sehingga nantinya hasil dari penelitian ini berguna bagi para developer yang ingin membuat aplikasi yang menerapkan pencarian lintasan kritis. Parameter dari algoritma ini adalah waktu, yaitu : Earliest Start (ES), Early Finish (EF), Last Start (LS), dan Last Finish (LF). Algoritma Steepest-ascent Hill Climbing  berguna untuk mencari goal berdasarkan nilai heuristik terbaik. Nilai heuristik terbaik yang dijadikan acuan adalah slack time dari kegiatan. Algoritma Backtracking merupakan perbaikan dari algoritma Brute-Force yang berbasis DFS (Deep-First Search). Jurnal ini membahas tentang algoritma Steepest-ascent Hill Climbing yang berguna untuk mencari slack (keterlambatan) guna menjadi tolak ukur dari lintasan kritis, dan backtracking yang berguna untuk mencari ES, EF, LS, dan LF guna menjadi parameter dalam mencari slack (keterlambatan). Angka keberhasilan dari penggabungan algoritma ini untuk mencari lintasan kritis adalah sebesar 80%.

scholarly journals Comparison of Genetic Algorithm and Hill Climbing for Shortest Path Optimization Mapping

2018 ◽  
Vol 31 ◽  
pp. 11017
Author(s):  
Mona Fronita ◽  
Rahmat Gernowo ◽  
Vincencius Gunawan
Keyword(s):  
Genetic Algorithm ◽  
Genetic Algorithms ◽  
Shortest Path ◽  
Path Optimization ◽  
Hill Climbing ◽  
Small Cities ◽  
Mutation Probability ◽  
Optimal Distance ◽  
Early Departure ◽  
Google Map Api

Traveling Salesman Problem (TSP) is an optimization to find the shortest path to reach several destinations in one trip without passing through the same city and back again to the early departure city, the process is applied to the delivery systems. This comparison is done using two methods, namely optimization genetic algorithm and hill climbing. Hill Climbing works by directly selecting a new path that is exchanged with the neighbour’s to get the track distance smaller than the previous track, without testing. Genetic algorithms depend on the input parameters, they are the number of population, the probability of crossover, mutation probability and the number of generations. To simplify the process of determining the shortest path supported by the development of software that uses the google map API. Tests carried out as much as 20 times with the number of city 8, 16, 24 and 32 to see which method is optimal in terms of distance and time computation. Based on experiments conducted with a number of cities 3, 4, 5 and 6 producing the same value and optimal distance for the genetic algorithm and hill climbing, the value of this distance begins to differ with the number of city 7. The overall results shows that these tests, hill climbing are more optimal to number of small cities and the number of cities over 30 optimized using genetic algorithms.

scholarly journals Rancang Bangun Aplikasi Puzzle Tokoh Walisongo Metode Steepest Ascent Hill Climbing Berbasis Android

2020 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 15-19
Author(s):  
Khairil Anam ◽  
Eko Duwi Prastiyo
Keyword(s):  
Optimization Problems ◽  
Hill Climbing ◽  
Steepest Ascent

Game is one of the applications that can improve one's development and thinkingpower. When someone plays the game, it is indirectly required to complete the missionand obstacles in the game. That is why playing games can be said to enhance one'sdevelopment and thinking power. One game that can improve the development of one'sthinking power is a puzzle game. Puzzle is a game that is played in pairs and pairs, soas to produce something that has been determined by a system. This puzzle game isvery popular with children, adolescents, adults and also parents. Stepest Ascent HillClimbing searches based on the best heuristic value. In this case the use of the operatordoes not determine the inventor of the solution. Steepest Ascent Hill Climbing is analgorithm method that is widely used for optimization problems

Searching Region of Interest from News Website using Steepest Ascent Hill Climbing Algorithm

2019 ◽  
Author(s):  
Hani Febri Mustika ◽  
Lindung Parningotan Manik ◽  
Arida Ferti Syafiandini ◽  
Zaenal Akbar ◽  
Yan Rianto
Keyword(s):  
Region Of Interest ◽  
Hill Climbing ◽  
Hill Climbing Algorithm ◽  
Steepest Ascent ◽  
News Website

Steepest Ascent Hill Climbing for Portfolio Selection

2012 ◽  
pp. 145-154 ◽  
Author(s):  
Jonathan Arriaga ◽  
Manuel Valenzuela-Rendón
Keyword(s):  
Portfolio Selection ◽  
Hill Climbing ◽  
Steepest Ascent

Solving the tool switching problem with memetic algorithms

2011 ◽  
Vol 26 (2) ◽  
pp. 221-235 ◽  
Author(s):  
Jhon Edgar Amaya ◽  
Carlos Cotta ◽  
Antonio J. Fernández-Leiva
Keyword(s):  
Flexible Manufacturing ◽  
Manufacturing Systems ◽  
Ad Hoc ◽  
Memetic Algorithm ◽  
Memetic Algorithms ◽  
Hill Climbing ◽  
Beam Search ◽  
Steepest Ascent ◽  
Tool Switching ◽  
Better Than

AbstractThe tool switching problem (ToSP) is well known in the domain of flexible manufacturing systems. Given a reconfigurable machine, the ToSP amounts to scheduling a collection of jobs on this machine (each of them requiring a different set of tools to be completed), as well as the tools to be loaded/unloaded at each step to process these jobs, such that the total number of tool switches is minimized. Different exact and heuristic methods have been defined to deal with this problem. In this work, we focus on memetic approaches to this problem. To this end, we have considered a number of variants of three different local search techniques (hill climbing, tabu search, and simulated annealing), and embedded them in a permutational evolutionary algorithm. It is shown that the memetic algorithm endowed with steepest ascent hill climbing search yields the best results, performing synergistically better than its stand-alone constituents, and providing better results than the rest of the algorithms (including those returned by an effective ad hoc beam search heuristic defined in the literature for this problem).

scholarly journals IMPLEMENTASI ALGORITMA HILL CLIMBING PADA PENENTUAN JARAK TERPENDEK KOTA WISATA DI INDONESIA

2019 ◽  
Vol 1 (3) ◽  
pp. 127-132
Author(s):  
Desti Fitriati ◽  
Nura Meutia Nessrayasa
Keyword(s):  
Optimization Problems ◽  
Complex Problem ◽  
Hill Climbing ◽  
Hill Climbing Algorithm ◽  
Steepest Ascent ◽  
Shortest Route ◽  
Shortest Distance ◽  
Optimization Function ◽  
The Right

Searching and determining the shortest route is a complex problem, looking for the shortest route from a number of attractions and the distance between attractions. With varying access paths, the shortest route search becomes the right choice using a website-based app that provides the closest route on a map using the SAHC (Steepest Ascent Hill Climbing) algorithm. Steepest Ascent Hill Climbing is a method of an algorithm that is widely used for optimization problems. One application is to find the shortest route by maximizing or minimizing the value of the existing optimization function. In research ii study using 34 provinces in Indonesia and every province, there are 5 most popular tour, accuracy value obtained in research determination of the shortest distance of tourist city in Indonesia is 93,3%.  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document