Analisis Kinerja Algoritma Decentralized Monte Carlo Graph Search untuk Optimasi Multi-Agent Pathfinding dengan Stochastic Travel Times

Jonathan, Bryan (2026) Analisis Kinerja Algoritma Decentralized Monte Carlo Graph Search untuk Optimasi Multi-Agent Pathfinding dengan Stochastic Travel Times. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (219kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (633kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (485kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (205kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (214kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (440kB)
	Archive (ZIP) 00000067594_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (66kB)

Abstract

Sistem multi-agen banyak diterapkan pada robot gudang, kendaraan tanpa awak, dan drone. Pada sistem tersebut, Multi-Agent Path Finding (MAPF) berperan dalam menghasilkan lintasan yang terkoordinasi bagi setiap agen sehingga setiap agen dapat mencapai tujuan yang ditetapkan tanpa menimbulkan konflik. Namun dalam praktiknya, lingkungan bersifat tidak deterministik sehingga waktu tempuh agen dapat berubah akibat hambatan, kepadatan lalu lintas, atau keterlambatan pergerakan. Ketidakpastian ini menjadi tantangan dalam perencanaan jalur dan memerlukan metode yang mampu mempertimbangkan kemungkinan terjadinya delay dengan kualitas hasil navigasi. Sebagai penyeimbang dari kedua paradigma, penelitian ini mengkaji algoritma Monte Carlo Graph Search yang merupakan variasi dari Monte Carlo Tree Search. Hasil evaluasi menunjukkan kemampuan algoritma MCGS dengan paradigma decentralized dalam pencarian solusi yang robust dan berkualitas di lingkungan dengan ketidakpastian waktu tempuh dengan success rate tertinggi diangka 98% dan terendah diangka 12% di lingkungan dengan kompleksitas tertinggi.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Jonathan, Bryan (00000067594)
Contributors:	Kusuma, A. A. N. Ananda (8984101024)
Keywords:	Decentralized planning, Monte Carlo Graph Search, Multi-Agent Path Finding, ketidakpastian waktu tempuh
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	25 Jul 2026 07:58
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/48114

Actions (login required)

View Item