JARINGAN SYARAF TIRUAN DINAMIS UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR

Abstract

ABSTRAK   

JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR, di dalam kehidupan sehari-hari, terutama di dunia industri, banyak di temukan  masalah-masalah yang terkait produksi untuk mencapai hasil yang optimal, terutama secara profit  atau keuntungan, salah satu cabang ilmu matematika yang mempelajari hal ini adalah Linear Programming atau di kenal juga dengan Operation Research . Jaringan syaraf tiruan dinamis nonlinear di bangun oleh system persamaan differensial berulang , yang merumuskan konfigurasi dari neuron  primal dan neuron dual yang saling berhubungan satu  sama lain, membangun topologi jaringan syaraf tiruan yang menganut kinerja sistem paralel , yaitu kinerja sistem yang memilki kemampuan menemukan solusi secara bersamaan. Jaringan syaraf tiruan dinamis nonlinear memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah pemrograman linear untuk masalah primal dan dual dengan jumlah variabel keputusan sebanyak yang di inginkan . Tercapainya solusi optimal ditunjukkan oleh simulasi garis dari tiap nilai variabel keputusan yang sudah tanpa getar. Solusi ini sangat berguna bagi dunia industri untuk mengurangi kerugian dan meningkatkan keuntungan.

Kata kunci: jaringan, syaraf, tiruan, linear, neuron

ABSTRACT

ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR SOLVING LINEAR PROGRAMMING PROBLEMS, In everyday life, especially in the industrial world, many  problems associated with production to achieve optimal results, especially in profit, one of mathematics theory is learns about Linear Programming or also known as Operation Research. Nonlinear dynamic artificial neural networks are built by a system of differential recurring equations, which formulate configurations of primal neurons and dual neurons interconnected with each other, construct neural network topologies that embrace the performance of parallel systems, ie system performance that has the ability to find solutions simultaneously . Nonlinear dynamic artificial neural networks have the ability to solve linear programming problems for both primal and dual problems with the number of decision variables as much as desired. The achievement of the optimal solution is shown by the line simulation of each decision variable value that is already without vibration. This solution is very useful for the industry to reduce losses and increase profits.

Keywords: networks,neural,networks,linear,neuron