Halo sahabat Binus Bekasi Beken!!

Pada hari ini, masih seputar topik digital supply chain management, kita akan mengulas materi ap aitu Simulated Annealing and Adaptive Simulated Annealing for Logistics Optimization?? Jadi, Simulated Annealing (SA) adalah algoritma optimasi berbasis prinsip fisika yang dimulai dengan sebuah solusi awal dan secara sistematis menjelajahi solusi-solusi di sekitarnya melalui perubahan-perubahan kecil. Menurut Paksoy (2021), hal yang membedakan pendekatan ini adalah mekanisme probabilistiknya dalam menerima solusi yang kurang baik, yang kemungkinannya menurun seiring waktu sesuai dengan parameter “temperatur”. Penerimaan solusi yang terkadang lebih buruk ini secara strategis memungkinkan algoritma untuk keluar dari optima lokal yang mungkin menjebak metode optimasi konvensional lainnya. Seiring dengan penurunan temperatur secara bertahap selama proses berlangsung, algoritma menjadi semakin selektif, dan pada akhirnya mengerucut menuju solusi yang optimal atau mendekati optimal.

Adaptive Simulated Annealing (ASA) mengembangkan konsep ini dengan menyesuaikan parameter temperatur secara dinamis berdasarkan kinerja iterasi-iterasi sebelumnya, menghasilkan proses pencarian solusi yang lebih fleksibel dan efisien. Pendekatan adaptif ini memungkinkan algoritma untuk merespons secara cerdas terhadap karakteristik spesifik dari ruang masalah, mempercepat konvergensi di area yang menjanjikan sambil tetap menjaga eksplorasi yang cukup di area yang sulit. Mekanisme penyesuaian temperatur yang dinamis memungkinkan ASA untuk secara otomatis menyeimbangkan antara eksplorasi dan eksploitasi, menjadikannya sangat cocok untuk skenario optimasi yang kompleks.

Baik SA maupun ASA telah terbukti sangat efektif dalam mengatasi masalah optimasi yang rumit dalam bidang logistik, seperti penjadwalan produksi multi-produk atau penentuan rute kendaraan dengan berbagai batasan operasional (Kirkpatrick, 1983; Ingber, 1993). Algoritma-algoritma ini unggul dalam skenario di mana metode deterministik tradisional kesulitan karena kompleksitas masalah, non-linearitas, atau keberadaan banyak optima lokal. Secara khusus dalam optimalisasi logistik, pendekatan-pendekatan ini telah menunjukkan fleksibilitas yang luar biasa dalam menangani berbagai tujuan secara bersamaan, seperti meminimalkan biaya sambil memaksimalkan tingkat layanan atau menyeimbangkan pemanfaatan sumber daya di seluruh jaringan distribusi. Seiring dengan terus berkembangnya kemampuan komputasi, teknik optimasi yang terinspirasi dari fisika ini semakin diintegrasikan dengan sistem cerdas lainnya untuk memecahkan tantangan logistik yang semakin kompleks dalam rantai pasokan modern.

Referensi:

  • Paksoy, T., Kochan, C. G., & Ali, S. S. (2021). Logistics 4.0: Digital Transformation of Supply Chain Management. CRC Press, Taylor & Francis Group.
  • Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., & Vecchi, M. P. (1983). Optimization by Simulated Annealing. Science, 220(4598), 671–680.
  • Ingber, L. (1993). Simulated annealing: Practice versus theory. Mathematical and Computer Modelling, 18(11), 29–57.