Pengembangan Algoritme Niching Particle Swarm Optimization untuk Pencarian Target pada Sistem Multi-Robot

Abstract

Robot seringkali digunakan untuk mencari target, dalam hal ini target bisa korban, barang berbahaya dan tidak bisa dijangkau oleh manusia sehingga diganti menggunakan robot.Robot melakukan pencarian untuk menemukan target yang kemudian mengalokasikan diri ketarget dengan asumsi bahwa targetnya dapat memancarkan sinyal. Permasalahan tersebut dipandang sebagai suatu masalah optimasi. Salah satu teknik yang dapat menyelesaikan masalah optimasi merupakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Masalah yang sering ditangani PSO sampai saat ini hanya sebatas masalah single-target. Beberapa masalah pada dunia nyata merupakan masalah multi-target, sehingga tidak dapat diselesaikan dengan algoritme PSO. Multi-target merupakan pencarian multi-robot untuk mengoptimasi pencarian target pada satu atau lebih titik optimum di dalam ruang pencarian. Masalah optimasi pada multi-target dapat diselesaikan menggunakan algoritme Niching Particle Swarm Optimization (NichePSO). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme NichePSO untuk pencarian target pada sistem multi-robot. Pengembangan algoritme dilakukan dengan menggabungkan algoritme NichePSO dengan parameter robot e-puck yang merupakan kontribusi pertama pada penelitian ini. Kontribusi kedua adalah menerapkan algoritme penghindaran dan menggunakan teknik reflecting untuk robot yang keluar dari batas area pencarian.Pada studi ini membandingkan hasil performa antara algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran dan dengan algoritme penghindaran, diuji dengan beberapa rintangan dalam lingkungan statis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengembangan algoritme NichePSO pada tanpa algoritme penghindaran dan dengan algoritme penghindaran jauh berbeda dalam jumlah tabrakan tetapi tidak berbeda secara signifikan dalam waktu pencarian dan nilai fitnes. Abstract Robots are often used to find targets, in this case targets can be victims, dangerous goods and cannot be reached by humans so they are replaced using robots. The robot does a search to find a target which then allocates itself to the target assuming that the target can emit a signal. This problem is seen as an optimization problem. One technique that can solve optimization problems is the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The problem that is often handled by PSO to date is only limited to single-target problems. Some real-world problems are multi-target problems, so they cannot be solved by the PSO algorithm. Multi-target is a multi-robot search to optimize target search at one or more optimum points in the search space. The problem of optimization on multi-targets can be solved using the Niching Particle Swarm Optimization (NichePSO) algorithm. This study aims to develop a NichePSO algorithm for target search on multi-robot systems. The development of the algorithm is done by combining the NichePSO algorithm with the e-puck robot parameters which is the first contribution to this research. The second contribution is to apply avoidance algorithms and use reflecting techniques for robots that come out of the boundary of the search area. In this study comparing the performance results between the NichePSO algorithm without the avoidance algorithm and with the avoidance algorithm, tested with several obstacles in a static environment. The results showed that the development of the NichePSO algorithm without the avoidance algorithm and with the avoidance algorithm differed significantly in the number of collisions but did not differ significantly in search time and fitness values. Robot seringkali digunakan untuk mencari target, dalam hal ini target bisa korban, barang berbahaya dan tidak bisa dijangkau oleh manusia sehingga diganti menggunakan robot. Robot melakukan pencarian untuk menemukan target yang kemudian mengalokasikan diri ke target dengan asumsi bahwa targetnya dapat memancarkan sinyal. Permasalahan tersebut dipandang sebagai suatu masalah optimasi. Salah satu teknik yang dapat menyelesaikan masalah optimasi merupakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Masalah yang sering ditangani PSO sampai saat ini hanya sebatas masalah single-target. Beberapa masalah pada dunia nyata merupakan masalah multi-target, sehingga tidak dapat diselesaikan dengan algoritme PSO. Multi-target merupakan pencarian multi-robot untuk mengoptimasi pencarian target pada satu atau lebih titik optimum di dalam ruang pencarian. Masalah optimasi pada multi-target dapat diselesaikan menggunakan algoritme Niching Particle Swarm Optimization (NichePSO). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme NichePSO untuk pencarian target pada sistem multi-robot. Pengembangan algoritme dilakukan dengan menggabungkan algoritme NichePSO dengan parameter robot e-puck yang merupakan kontribusi pertama pada penelitian ini. Kontribusi kedua adalah menerapkan algoritme penghindaran dan menggunakan teknik reflecting untuk robot yang keluar dari batas area pencarian.Pada studi ini membandingkan hasil performa antara algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran dan dengan algoritme penghindaran, diuji dengan beberapa rintangan dalam lingkungan statis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengembangan algoritme NichePSO pada tanpa algoritme penghindaran dan dengan algoritme penghindaran jauh berbeda dalam jumlah tabrakan tetapi tidak berbeda secara signifikan dalam waktu pencarian dan nilai fitnes.