Kursus/Jasa Matlab | Implementasi Algoritma Optimasi Genetic Algorithm untuk Penjadwalan Mesin di Industri Manufaktur

Berikut silabus dengan materi “Implementasi Algoritma Optimasi Genetic Algorithm untuk Penjadwalan Mesin di Industri Manufaktur”:

Bagian 1: Pengantar dan Dasar-dasar Algoritma Genetic

Sesi 1: Pengantar Optimasi dan Genetic Algorithm

• Definisi optimasi.
• Sejarah dan konsep dasar Genetic Algorithm.
• Aplikasi Genetic Algorithm di berbagai bidang.

Sesi 2: Struktur dan Komponen Genetic Algorithm

• Populasi, kromosom, gen, dan individu.
• Fungsi fitness, seleksi, crossover, dan mutasi.
• Parameter yang mempengaruhi performa Genetic Algorithm.

Sesi 3: Pengenalan Penjadwalan Mesin di Industri Manufaktur

• Pengantar penjadwalan mesin.
• Jenis-jenis masalah penjadwalan (Flow Shop, Job Shop, dll).
• Tantangan dan parameter dalam penjadwalan mesin.

Sesi 4: Merancang Fungsi Fitness untuk Penjadwalan Mesin

• Konsep fungsi fitness untuk masalah penjadwalan.
• Menentukan kriteria performa (makespan, tardiness, dll).
• Contoh perhitungan fungsi fitness sederhana.

Sesi 5: Pembuatan Model Permasalahan Penjadwalan Mesin

• Formulasi masalah penjadwalan mesin.
• Representasi solusi dalam bentuk kromosom.
• Contoh kasus penjadwalan mesin sederhana.

Bagian 2: Implementasi Genetic Algorithm untuk Penjadwalan Mesin

Sesi 6: Implementasi Genetic Algorithm di MATLAB/Python

• Pengenalan tools: MATLAB/Python untuk implementasi Genetic Algorithm.
• Menulis kode dasar untuk Genetic Algorithm.
• Menentukan parameter awal (populasi, probabilitas crossover, dll).

Sesi 7: Implementasi Fungsi Fitness untuk Penjadwalan Mesin

• Membuat fungsi fitness berdasarkan model masalah.
• Mengintegrasikan fungsi fitness ke dalam algoritma.
• Uji coba fungsi fitness dengan data sederhana.

Sesi 8: Seleksi dan Crossover pada Penjadwalan Mesin

• Metode seleksi: Roulette Wheel, Tournament Selection, dll.
• Teknik crossover: One-point, Two-point, Uniform crossover.
• Implementasi seleksi dan crossover di kode.

Sesi 9: Mutasi dan Strategi Pengendalian Mutasi

• Jenis-jenis mutasi: Bit flip, swap, scramble mutation.
• Peran mutasi dalam eksplorasi solusi.
• Implementasi mutasi dalam kode.

Sesi 10: Menguji Algoritma dengan Data Simulasi

• Menyusun data simulasi penjadwalan mesin.
• Menjalankan algoritma dan menganalisis hasil awal.
• Memperbaiki bug dan optimasi kode.

Sesi 11: Visualisasi Hasil dan Analisis

• Visualisasi makespan dan parameter lain.
• Membuat grafik konvergensi fitness.
• Analisis tren dan solusi optimal.

Sesi 12: Optimalisasi Parameter Genetic Algorithm

• Eksperimen variasi parameter (ukuran populasi, probabilitas crossover/mutasi).
• Mengukur dampak parameter terhadap performa algoritma.
• Mencari kombinasi parameter optimal.

Bagian 3: Studi Kasus Penjadwalan Mesin di Industri Manufaktur

Sesi 13: Studi Kasus 1: Penjadwalan Flow Shop

• Memformulasikan masalah penjadwalan Flow Shop.
• Implementasi Genetic Algorithm untuk Flow Shop.
• Analisis performa dan solusi.

Sesi 14: Studi Kasus 2: Penjadwalan Job Shop

• Memformulasikan masalah penjadwalan Job Shop.
• Implementasi Genetic Algorithm untuk Job Shop.
• Analisis performa dan solusi.

Sesi 15: Studi Kasus 3: Penjadwalan Mesin dengan Waktu Set-Up

• Menambahkan parameter waktu set-up dalam penjadwalan.
• Modifikasi fungsi fitness untuk mempertimbangkan waktu set-up.
• Analisis hasil dan solusi.

Sesi 16: Studi Kasus 4: Penjadwalan Mesin dengan Waktu Menganggur (Idle Time)

• Mengatasi masalah idle time dalam penjadwalan.
• Modifikasi model dan implementasi algoritma.
• Evaluasi hasil dan performa.

Sesi 17: Studi Kasus 5: Penjadwalan Mesin Multi-Objective

• Mengintegrasikan multi-objective ke dalam Genetic Algorithm.
• Menangani trade-off antara makespan dan tardiness.
• Analisis Pareto dan solusi optimal.

Bagian 4: Pengembangan dan Evaluasi Lebih Lanjut

Sesi 18: Advanced Genetic Operators untuk Penjadwalan Mesin

• Operator elitism, crossover multiple-point, adaptive mutation.
• Implementasi dan analisis efeknya terhadap performa.
• Studi kasus kecil dengan operator baru.

Sesi 19: Hybrid Genetic Algorithm untuk Penjadwalan Mesin

• Menggabungkan Genetic Algorithm dengan teknik optimasi lain (Simulated Annealing, Tabu Search).
• Implementasi hybrid dalam penjadwalan mesin.
• Analisis performa hybrid algorithm.

Sesi 20: Penggunaan Algoritma Heuristik untuk Mempercepat Konvergensi

• Implementasi algoritma heuristik untuk initial solution.
• Perbandingan performa dengan Genetic Algorithm standar.
• Analisis hasil eksperimen.

Sesi 21: Algoritma Genetic Terdistribusi untuk Penjadwalan Mesin

• Konsep Genetic Algorithm terdistribusi.
• Implementasi menggunakan parallel computing (MATLAB/Python).
• Evaluasi performa terhadap masalah besar.

Sesi 22: Evaluasi Kinerja Genetic Algorithm

• Metode evaluasi performa (Stability, Robustness, Convergence).
• Membandingkan Genetic Algorithm dengan algoritma lain (Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization).
• Metrik evaluasi dan studi kasus.

Bagian 5: Implementasi dalam Sistem Industri Nyata

Sesi 23: Integrasi Genetic Algorithm dalam Sistem ERP

• Konsep integrasi algoritma optimasi dalam ERP.
• Studi kasus sederhana integrasi Genetic Algorithm.
• Tantangan dan solusi integrasi.

Sesi 24: Pengembangan Antarmuka Pengguna untuk Penjadwalan Mesin

• Desain antarmuka pengguna sederhana.
• Implementasi GUI di MATLAB/Python untuk mengendalikan Genetic Algorithm.
• Testing GUI dengan pengguna.

Sesi 25: Pengembangan Sistem Penjadwalan Mesin Berbasis Web

• Pengenalan framework web untuk implementasi Genetic Algorithm.
• Desain API untuk penjadwalan mesin.
• Contoh kasus implementasi.

Sesi 26: Automasi Penjadwalan Mesin di Industri

• Sistem otomatisasi berbasis IoT untuk penjadwalan mesin.
• Integrasi Genetic Algorithm dengan sensor dan aktuator.
• Studi kasus dan simulasi.

Sesi 27: Evaluasi Sistem dan Peningkatan Algoritma

• Menguji performa sistem penjadwalan dengan data nyata.
• Mengidentifikasi kelemahan dan peluang perbaikan.
• Pengembangan fitur baru dan iterasi algoritma.

Sesi 28: Presentasi dan Evaluasi Proyek

• Setiap peserta mempresentasikan proyek akhir.
• Evaluasi performa algoritma dan implementasi sistem.
• Feedback dan diskusi untuk perbaikan.

Bagian 6: Penutup dan Kesimpulan

Sesi 29: Diskusi dan Tren Masa Depan Algoritma Optimasi

• Tren terbaru dalam penelitian Genetic Algorithm.
• Aplikasi algoritma optimasi di masa depan.
• Peluang riset dan pengembangan.

Sesi 30: Tinjauan dan Rekomendasi Akhir

• Tinjauan keseluruhan materi yang telah dibahas.
• Rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut.
• Sesi tanya jawab dan penyelesaian masalah.

Silabus ini diharapkan dapat membantu memberikan pemahaman yang komprehensif tentang implementasi Genetic Algorithm untuk penjadwalan mesin di industri manufaktur.