Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Jasa Matlab
Kursus Jasa Matlab

Kursus/Jasa Matlab | “Pengembangan Sistem Optimasi Multi-Objektif Menggunakan Coyote Optimization Algorithm pada Masalah Transportasi”

Berikut Silabus: Pengembangan Sistem Optimasi Multi-Objektif Menggunakan Coyote Optimization Algorithm pada Masalah Transportasi

Jumlah Sesi: 40 sesi (durasi per sesi: 1.5 jam)


Level 1: Pengenalan dan Konsep Dasar (Sesi 1-10)

Sesi 1:

  • Pengenalan Optimasi Multi-Objektif
    • Definisi, konsep, dan pentingnya optimasi multi-objektif.
    • Contoh aplikasi di bidang transportasi.

Sesi 2:

  • Dasar-dasar Algoritma Heuristik dan Metaheuristik
    • Perbedaan algoritma heuristik dan metaheuristik.
    • Tinjauan algoritma populer: PSO, GA, dan ACO.

Sesi 3:

  • Pengenalan Coyote Optimization Algorithm (COA)
    • Inspirasi biologis COA.
    • Komponen utama algoritma COA.

Sesi 4:

  • Prinsip Dasar COA
    • Representasi populasi coyote.
    • Strategi pemilihan dan pembaruan posisi.

Sesi 5:

  • Masalah Transportasi dalam Optimasi
    • Definisi masalah transportasi klasik.
    • Identifikasi multi-objektif dalam transportasi (biaya, waktu, emisi).

Sesi 6:

  • Studi Literatur Algoritma COA pada Optimasi Transportasi
    • Tinjauan aplikasi sebelumnya dan hasil penelitian terkait.
    • Tantangan dan potensi pengembangan.

Sesi 7:

  • Pemrograman Dasar Algoritma COA
    • Implementasi dasar COA menggunakan Python atau MATLAB.

Sesi 8:

  • Evaluasi Fungsi Objektif untuk Masalah Transportasi
    • Penentuan fungsi objektif: biaya, waktu, dan emisi.
    • Normalisasi dan pembobotan fungsi objektif.

Sesi 9:

  • Dasar-dasar Multi-Objektif (Pareto Front)
    • Konsep Pareto optimal dan Pareto front.
    • Visualisasi solusi optimal multi-objektif.

Sesi 10:

  • Studi Kasus Sederhana
    • Optimasi rute transportasi sederhana menggunakan COA.

Level 2: Pengembangan Algoritma dan Penerapan (Sesi 11-25)

Sesi 11:

  • Memodifikasi Fungsi Objektif
    • Menambahkan kendala (constraints) dalam fungsi objektif.

Sesi 12:

  • Pengembangan Versi Multi-Objektif COA
    • Penyesuaian algoritma COA untuk multi-objektif.

Sesi 13:

  • Implementasi Multi-Objektif COA di Python/MATLAB
    • Pemrograman multi-objektif COA.

Sesi 14:

  • Simulasi Masalah Transportasi (1)
    • Model simulasi rute transportasi.

Sesi 15:

  • Simulasi Masalah Transportasi (2)
    • Penyesuaian algoritma dengan data transportasi nyata.

Sesi 16:

  • Analisis Kinerja COA
    • Evaluasi kinerja algoritma berdasarkan solusi Pareto.

Sesi 17:

  • Visualisasi Pareto Front
    • Teknik visualisasi untuk solusi multi-objektif.

Sesi 18:

  • Studi Kasus Optimasi Rute Multi-Objektif (1)
    • Implementasi optimasi untuk rute transportasi berbasis biaya dan waktu.

Sesi 19:

  • Studi Kasus Optimasi Rute Multi-Objektif (2)
    • Evaluasi hasil dan perbaikan algoritma.

Sesi 20:

  • Integrasi COA dengan Sistem Data Real-Time
    • Menyinkronkan COA dengan data transportasi dinamis.

Sesi 21:

  • Penyempurnaan Algoritma dengan Teknik Hybrid
    • Menggabungkan COA dengan algoritma lain (contoh: PSO, GA).

Sesi 22:

  • Penerapan COA pada Optimasi Jadwal Transportasi
    • Studi kasus: optimasi jadwal pengiriman logistik.

Sesi 23:

  • Evaluasi Metode Multi-Objektif
    • Metode evaluasi: Hypervolume Indicator, Spacing Metric.

Sesi 24:

  • Validasi dan Pengujian Algoritma
    • Pengujian algoritma dengan dataset transportasi.

Sesi 25:

  • Studi Kasus Kompleks
    • Simulasi masalah transportasi dengan banyak parameter (biaya, waktu, kapasitas, dan emisi).

Level 3: Pengembangan Proyek dan Dokumentasi (Sesi 26-40)

Sesi 26:

  • Pengembangan Aplikasi Berbasis COA
    • Membuat aplikasi desktop sederhana untuk optimasi transportasi.

Sesi 27:

  • Pengembangan Antarmuka Pengguna (GUI)
    • Membuat antarmuka untuk input data transportasi.

Sesi 28:

  • Integrasi dengan Sistem GIS
    • Menambahkan peta dan data lokasi ke aplikasi COA.

Sesi 29:

  • Optimasi Data Skala Besar
    • Implementasi COA pada data transportasi dengan skala besar.

Sesi 30:

  • Evaluasi Kinerja Algoritma di Aplikasi
    • Uji coba dan validasi aplikasi.

Sesi 31:

  • Dokumentasi dan Penulisan Laporan Proyek
    • Penyusunan laporan proyek tahap awal.

Sesi 32:

  • Studi Kasus Transportasi Antar-Kota
    • Simulasi optimasi transportasi antar-kota dengan COA.

Sesi 33:

  • Studi Kasus Pengiriman Logistik Multi-Depot
    • Mengimplementasikan COA untuk optimasi multi-depot.

Sesi 34:

  • Validasi Sistem dengan Data Real-Time
    • Integrasi data real-time dan pengujian hasil.

Sesi 35:

  • Pengembangan Fitur Tambahan
    • Penambahan fitur adaptif pada algoritma COA.

Sesi 36:

  • Penyempurnaan Aplikasi dan Finalisasi Algoritma
    • Debugging dan pengujian akhir.

Sesi 37:

  • Diskusi dan Evaluasi Keseluruhan Proyek
    • Analisis hasil akhir dan pembahasan.

Sesi 38:

  • Penulisan Publikasi Ilmiah
    • Membuat draft untuk publikasi di jurnal atau konferensi.

Sesi 39:

  • Presentasi Proyek
    • Persiapan presentasi proyek optimasi multi-objektif.

Sesi 40:

  • Finalisasi Proyek
    • Penyelesaian dokumen dan presentasi akhir.
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *