Permasalahan pengaturan box mempunyai ciri yaitu peningkatan tingkat kerumitan dengan semakin banyaknya jumlah dan variasi ukuran dari box. Untuk permasalahan pengaturan box, algoritma genetika melakukan pencarian solusi berupa susunan box yang optimal dengan menggunakan “ruang antara “ dalam susunan sebagai pegangan. Kromosom dalam Algoritma Genetika menggunakan representasi pengkodean dalam “stringbitâ€�. Inisialisasi kromosom dilakukan secara acak untuk keadaan dan posisi dari masing-masing box. Untuk mengukur tingkat kepadatan susunan box adalah dengan menghitung volume kotak imajiner. Kemudian dilakukan penyeleksian kromosom yang survive dan kromosom yang akan menjadi parent. Setelah itu di crossover dan dimutasikan. Dari hasil pengujian dengan algoritma genetika ternyata dapat menyelesaikan masalah pengaturan box pada kontainer dengan memberikan solusi serta kontainer dapat diisi box yang berbeda ukuran dengan hasil maksimum.

Permasalahan pengaturan box mempunyai ciri yaitu peningkatan tingkat kerumitan dengan semakin banyaknya jumlah dan variasi ukuran dari box. Untuk permasalahan pengaturan box, algoritma genetika melakukan pencarian solusi berupa susunan box yang optimal dengan menggunakan “ruang antara “ dalam susunan sebagai pegangan. Kromosom dalam Algoritma Genetika menggunakan representasi pengkodean dalam “stringbitâ€�. Inisialisasi kromosom dilakukan secara acak untuk keadaan dan posisi dari masing-masing box. Untuk mengukur tingkat kepadatan susunan box adalah dengan menghitung volume kotak imajiner. Kemudian dilakukan penyeleksian kromosom yang survive dan kromosom yang akan menjadi parent. Setelah itu di crossover dan dimutasikan. Dari hasil pengujian dengan algoritma genetika ternyata dapat menyelesaikan masalah pengaturan box pada kontainer dengan memberikan solusi serta kontainer dapat diisi box yang berbeda ukuran dengan hasil maksimum.

https://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptunikompp-gdl-indrakurni-15715