Perpustakaan Digital ITB

Multi level lot sizing problem (MLLP) dapat di definisikan sebagai penentuan rencana produksi untuk setiap item untuk memuaskan permintaan pelanggan dan meminimasi jumlah biaya dari setup dan inventori. Suatu kesatuan item saling berhubungan dalam bill of material dan permintaan dalam setiap item penyusunnya pada setiap sepanjang periode rencana yang telah diketahui. Bill of material dari suatu item terdapat tiga struktur : assembly (setiap item setidaknya mempunyai satu item setelah), pure arborescent (setiap item setidaknya mempunyai satu item sebelum) dan general (setiap item mempunyai sejumlah item sebelum dan sesudah). Penelitian ini mempunyai dua struktur property : zero inventory order (ZIO) yang menyatakan bahwa memungkinkan untuk menentukan ukuran lot yang optimal jika keputusan setup diketahui secara optimal and inner corner property yang menyatakan bahwa jika produksi suatu item tidak dibentuk pada suatu periode, maka produksi untuk item selanjutnya tidak dapat dibentuk Beberapa model matematika bisa ditemukan seperti perhitungan eksak, algoritma modifikasi biaya, atau metaheuristik. Penelitian ini menggunakan matematika model untuk memecahkan masalah MLLP dengan algoritma memetik. Algoritma ini adalah hibridisasi antara algoritma genetic (GA) dan local search (LS). Penelitian ini mencoba untuk meintegrasi operator dan sistem perpindahan ditampilkan pada algpritma genetic dan variable neighborhood search. Hasil menunjukkan untuk intansi kecil, algoritma memetik memperoleh solusi optimal untuk semua instansi. Untuk instansi sedang didapat 19 instansi solusi terbaik Algoritma memetic tidak mudah untuk di implementasikan untuk masalah MLLP tetapi metode ini dapat menghasilkan hasil lebih cepat dibandingkan metode lain.