Perbandingan Metode Penyelesaian Permasalahan Optimasi Lintas Domain dengan Pendekatan Hyper-Heuristic Menggunakan Algoritma Reinforcement-Late Acceptance - Anang Firdaus; Ahmad Muklason; Vicha Azthanty Supoyo (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2021)
Sebuah organisasi terkadang membutuhkan solusi untuk permasalahan optimasi lintas domain. Permasalahan optimasi lintas domain merupakan permasalahan yang memiliki karakteristik berbeda, misalnya antar domain optimasi penjadwalan, rute kendaraan, bin packing, dan SAT. Optimasi tersebut digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan sebuah organisasi. Dalam menyelesaikan permasalahan optimasi tersebut, dibutuhkan metode pencarian komputasi. Di literatur, hampir semua permasalahan optimasi dalam kelas NP-hard diselesaikan dengan pendekatan meta-heuristics. Akan tetapi meta-heuristic ini memiliki kekurangan, yaitu diperlukan parameter tunning untuk setiap problem domain yang berbeda. Sehingga pendekatan ini dirasa kurang efektif. Oleh karena itu diperlukan pendekatan baru, yaitu pendekatan hyper-heuristics. Metode hyper-heuristic merupakan metode pencarian komputasi approximate yang dapat menyelesaikan permasalahan optimasi lintas domain dengan waktu lebih cepat. Lintas domain permasalahan yang akan diselesaikan ada enam, yaitu satisfiability (SAT), one dimensional bin packing, permutation flow shop, personnel scheduling, travelling salesman problem (TSP), dan vehicle routing problem (VRP). Dalam meningkatkan kinerja, penelitian ini menguji pengaruh dari adaptasi algoritma Reinforcement Learning (RL) sebagai strategi seleksi LLH dikombinasikan dengan algoritma Late Acceptance sebagai move acceptance, selanjutnya disebut algoritma Reinforcement Learning-Late acceptance (RL-LA). Untuk mengetahui efektivitas performa dari algoritma RL-LA, performa algoritma RL-LA yang diusulkan dibandingkan dengan algoritma Simple Random-Late Acceptance (SR-LA). Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma yang diusulkan, i.e. RL-LA lebih unggul dari SR-LA pada  4 dari 6 domain permasalahan uji coba, yaitu SAT, personnel scheduling, TSP, dan VRP, sedangkan pada domain lainnya seperti bin packing dan flow shop mengalami penurunan. Secara lebih spesifik, RL-LA dapat meningkatkan peforma pencarian dalam menemukan solusi optimal pada 18 instance dari 30 instance atau sebesar 64%, dan jika dilihat dari nilai median dan minimum metode RL-LA lebih unggul 28% dari metode SR-LA.  Kontribusi utama dari penelitian ini adalah studi performa algoritma hibrida reinforcement learning dan late acceptance dalam kerangka kerja hyper-heuristics untuk menyelesiakan permasalahan optimasi lintas domain.