OPTIMASI ENERGI LOKAL PADA KENDALI KERETA API DENGAN LINTASAN MENANJAK

dokumen-dokumen yang mirip
KONTROL OPTIMAL PADA PENGADAAN BAHAN MENTAH DENGAN KEBIJAKAN PENGADAAN TEPAT WAKTU, PERGUDANGAN, DAN PENUNDAAN

WAKTU OPTIMUM PADA PELURU KENDALI DENGAN MANUVER AKHIR MENGHUNJAM VERTIKAL. Sari Cahyaningtias Dosen Pembimbing: Subchan, Ph.

TUGAS AKHIR. Oleh Erdina Sri Febriyanti NRP Dosen Pembimbing Dr. Erna Apriliani, M.Si Drs. Setijo Winarko, M.Si

ANALISIS STABILITAS DAN KENDALI OPTIMAL PADA MODEL PENANGKAPAN IKAN YANG BERINTERAKSI SECARA KANIBAL

Analisis dan Kontrol Optimal Sistem Gerak Satelit Menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin

ANALISIS MODEL KINEMATIK PELURU KENDALI PADA PENEMBAKAN TARGET MENGGUNAKAN METODE KENDALI OPTIMAL

ANALISA KESTABILAN DAN KENDALI OPTIMAL PADA MODEL PEMANENAN FITOPLANKTON-ZOOPLANKTON

II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN

Waktu Optimal dalam Diversifikasi Produksi Sumber Energi Terbarukan dan Tidak Terbarukan Dengan Menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin

Optimasi Pada Misil Menggunakan Bang-Bang Control Dan Ensamble Kalman Filter

Waktu Optimal Dalam Diversifikasi Produksi Sumber Energi Terbarukan dan Tidak Terbarukan dengan Menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin

Oleh: Sofyan Hadi, ST PROGRAM STUDI TEKNIK KIMIA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT BANJARBARU 2012

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

OLEH : IKHTISHOLIYAH DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMROGRAMAN LINIER: FORMULASI DAN PEMECAHAN GRAFIS

PENENTUAN TRAJEKTORI KERETA DUBIN MELALUI KONTROL OPTIMUM

FUNGSI GRIEWANK DAN PENENTUAN NILAI OPTIMUMNYA MENGGUNAKAN ALGORITMA STROBERI. Tri Nadiani Solihah

KENDALI OPTIMAL PADA PENCEGAHAN WABAH FLU BURUNG DENGAN ELIMINASI, KARANTINA DAN PENGOBATAN

Optimasi Pengaktifan Motor Penggerak pada Prototipe Sepeda Motor Hibrid untuk Menurunkan Konsumsi Bahan Bakar

KONTROL OPTIMAL UNTUK DISTRIBUSI TEMPERATUR DENGAN PENDEKATAN BEDA HINGGA

OPTIMASI FUNGSI MULTI VARIABEL DENGAN METODE UNIVARIATE. Dwi Suraningsih (M ), Marifatun (M ), Nisa Karunia (M )

PENGENDALIAN OPTIMAL DISTRIBUSI VAKSIN PADA MODEL EPIDEMIK RABIES DENGAN MASA KELAHIRAN PERIODIK

Introduction (Linear Programming) Toha Ardi Nugraha

OPTIMASI (Pemrograman Non Linear)

TUGAS AKHIR ALGORITMA MODIFIKASI BROYDEN-FLETCHER-GOLDFARB- SHANNO (MBFGS) PADA PERMASALAHAN OPTIMASI

Optimasi Jumlah Pelanggan Perusahaan Daerah Air Minum Surya Sembada Kota Surabaya Berdasarkan Jenis Pelanggan dengan Metode Fuzzy Goal Programming

BAB I PENDAHULUAN. memberikan kenyamanan kepada penumpang karena masalah hentakan yang keras dan

Optimasi Penggunaan Koagulan Dalam Proses Penjernihan Air

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Pada suatu kondisi tertentu motor harus dapat dihentikan segera. Beberapa

BAB II. PEMROGRAMAN LINEAR

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM

STRATEGI OPTIMAL PADA MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT HIV PADA INDUSTRI SEKS KOMERSIAL

PENGENDALIAN OPTIMAL PADA SISTEM STEAM DRUM BOILER MENGGUNAKAN METODE LINEAR QUADRATIC REGULATOR (LQR) Oleh : Ika Evi Anggraeni

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

MENGONTROL LAJU PELEPASAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UTAMA IKLIM

Scheduling Energi Pembangkitan di PT. PJB Unit Pembangkitan Brantas PLTA Siman

Riset Operasi Bobot: 3 SKS

Program Dinamik Ir. Djoko Luknanto, M.Sc., Ph.D. Jurusan Teknik Sipil FT UGM

Pemodelan Lintasan Benda Titik Pada Wall of Death (Tong Setan)

BAB 2 PROGRAM LINEAR

Proceeding Tugas Akhir-Januari

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGARUH NILAI PARAMETER TERHADAP SOLUSI HEURISTIK PADA MODEL VTPTW

III KERANGKA PEMIKIRAN

BAB I PENDAHULUAN. memerlukan suatu perencanaan untuk menciptakan masa depan usahanya melalui

RISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro

Pendahuluan. Secara Umum :

BAB I PENDAHULUAN. yang dikemukakan oleh George Dantzig pada tahun Linear Programming (LP) adalah perencanaan aktivitas-aktivitas untuk

OPTIMASI KINERJA SIMPANG BERSINYAL DENGAN MENGGUNAKAN SPREADSHEET

PENERAPAN PRINSIP MAKSIMUM PONTRYAGIN PADA SISTEM INVENTORI-PRODUKSI. Nurus Sa adah, Toni Bakhtiar, Farida Hanum

ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE ii (KONSUMEN) DALAM KOLABORASI RANTAI PASOK

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pemanfaatan Teori Graf untuk Menguraikan Permasalahan dalam Pemodelan Persoalan Penjadwalan Kereta Api

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

BAB III METODOLOGI. mendekati kapasitas lintas maksimum untuk nilai headway tertentu. Pada

Penentuan Koefisien Daya Angkat Pesawat Terbang Layang Terhadap Gerakan Angin Vertikal

MINIMALISASI KETERLAMBATAN KERETA API (STUDI KASUS PADA JADWAL KERETA API DI PT KERETA API INDONESIA DAOP IV SEMARANG)

BAB 3 LINEAR PROGRAMMING

KOMPUTASI NUMERIK GERAK PROYEKTIL DUA DIMENSI MEMPERHITUNGKAN GAYA HAMBATAN UDARA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA4 DAN DIVISUALISASIKAN DI GUI MATLAB

ANALISIS STABILITAS DAN OPTIMAL KONTROL PADA MODEL EPIDEMI TIPE SIR DENGAN VAKSINASI

Kontrol Optimum. Prinsip Maksimum Pontryagin. Toni Bakhtiar. Departemen Matematika IPB. Februari 2014

Oleh: Shelvi Sheptianti Dosen Pembimbing : Dr. Erna Apriliani, M.Si Drs. M. Setijo Winarko, M.Si

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: ( Print) B-58

Pengantar Teknik Industri TIN 4103

PROGRAM FRAKSIONAL LINIER DENGAN KOEFISIEN INTERVAL. Annisa Ratna Sari 1, Sunarsih 2, Suryoto 3. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang

TIME CYCLE YANG OPTIMAL PADA SIMULASI PERILAKU TERBANG BURUNG ALBATROSS Disusun oleh: Nama : Herry Lukas NRP : ABSTRAK

SOAL SELEKSI OLIMPIADE SAINS TINGKAT KABUPATEN/KOTA 2015 CALON TIM OLIMPIADE FISIKA INDONESIA 2016

BAB I PENDAHULUAN. besar dan mampu membantu pemerintah dalam mengurangi tingkat pengangguran.

PERANCANGAN KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI PRODUK BISKUIT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: PT. EP)

BAB 1 PENDAHULUAN. dari ekonomi global yang melanda hampir negara-negara di Amerika dan Asia. Hal ini

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Tabel 4.1. Hasil pengujian alat dengan variasi besar beban. Beban (kg)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PROGRAM LINEAR. tersebut. Dua macam fungsi Program Linear: tujuan perumusan masalah

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

SIMULASI PENGENDALIAN SUDUT KEMIRINGAN BELOK SEPEDA MOTOR MELALUI PENAMBAHAN KOMPONEN GYROSCOPIC

USAHA, ENERGI & DAYA

Bab I Pendahuluan 1.1 Latar Belakang

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.

LOGO SEMINAR TUGAS AKHIR. Oleh : Rifdatur Rusydiyah Dosen Pembimbing : DR. Subiono, M.Sc

Dosen Pengampu : Dwi Sulistyaningsih

JAWABAN ANALITIK SEBAGAI VALIDASI JAWABAN NUMERIK PADA MATA KULIAH FISIKA KOMPUTASI ABSTRAK

OPTIMASI PRODUKSI MEUBEL MENGGUNAKAN MODEL PEMROGRAMAN LINEAR

STRATEGI PENGENDALIAN PENYEBARAN HIV TIPE GANAS DAN MUTAN DENGAN TERAPI INHIBITOR

SMA Santa Angela Jl. Merdeka 24, Bandung

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

REKAYASA JALAN REL. Modul 2 : GERAK DINAMIK JALAN REL PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL

Staff Pengajar Jurusan Teknik Mesin, FT-Universitas Sebelas Maret Surakarta

PENGATURAN PARAMETER dan DESAIN ABSORBER DINAM GETARAN AKIBAT GERAKAN PERMUKAAN TANAH

ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE II (KONSUMEN) DALAM KERJASAMA RANTAI PASOK. Nama Mahasiswa : Afriani Sulastinah NRP :

BAB I PENDAHULUAN. maksimum termanfaatkan bila tanpa disertai dengan pola operasi yang sesuai.

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

FUNGSI ACKLEY DAN PENCARIAN NILAI OPTIMUMNYA MENGGUNAKAN ALGORITMA STROBERI. Muhamad Fadilah Universitas Jenderal Soedirman

Model Konseptual Perencanaan Transportasi Bahan Bakar Minyak (BBM) Untuk Wilayah Kepulauan (Studi Kasus: Kepulauan Kabupaten Sumenep)

Transkripsi:

TUGAS AKHIR OPTIMASI ENERGI LOKAL PADA KENDALI KERETA API DENGAN LINTASAN MENANJAK Oleh PUTRI PRADIKA WANTI NRP. 1207 100 037 Dosen Pembimbing Subchan, Ph.D

ABSTRAK Kereta api merupakan alat transportasi masal yang efektif dan efisien mengurangi kemacetan. Salah satu cara optimasi pada kereta api dapat dilakukan dengan cara efisiensi bahan bakar. Meminimumkan energi yang digunakan pada kereta api sama halnya dengan meminimumkan pasokan bahan bakar untuk kereta api. Karena pasokan bahan bakar berbanding lurus dengan energi yang digunakan oleh kerata api. Pada Tugas Akhir ini digunakan teori kendali optimal untuk mencari solusi optimal pada permasalahan kecepatan yang dibutuhkan oleh kereta api pada saat melintasi lintasan menanjak (gradien curam). Adapun langkah-langkahnya adalah dengan mencari critical switching point untuk pengendalian optimal secara keseluruhan dengan menggunakan optimasi energi lokal. Kendali optimal diselesaikan secara analitik dan simulasi. Kata kunci : kontrol optimal kereta api, optimasi energi lokal, critical switching point

PENDAHULUAN Fungsi kendala saat ini Alat transpostasi umum yang sering digunakan oleh masyarakat Optimasi energi= optimasi bahan bakar Kelangkaan pasokan bahan bakar

RUMUSAN MASALAH Bagaimana mendapatkan critical switching point untuk pengendalian optimal secara keseluruhan pada lintasan menanjak (gradien curam) dengan menggunakan optimasi energi lokal, sehingga didapatkan kecepatan yang optimal. BATASAN MASALAH 1. Variabel yang dianalisa adalah kecepatan, waktu tempuh, kendali tenaga, pengereman pada kereta, serta percepatan grafitasi pada setiap lintasan. 2. Gaya tikung diabaikan. 3. Pengendali pada tenaga dan pengereman dibatasi.

TUJUAN Mendapatkan pengendalian optimal pada kereta api yang berupa kecepatan yang dibutuhkan pada lintasan menanjak. MANFAAT Memberikan informasi kepada masinis mengenai kecepatan yang dibutuhkan pada waktu melintasi lintasan menanjak.

TINJAUAN PUSTAKA OPTIMAL KONTROL Pada prinsipnya, tujuan dari optimal kontrol adalah menentukan signal yang akan diproses dalam plant dan memenuhi konstrain fisik. Kemudian pada waktu yang sama dapat ditentukan ekstrim (maksimum/minimum) yang sesuai dengan kriteria performance index. Secara umum, formulasi yang dapat diberikan pada permasalahan optimal kontrol adalah (Naidu, 2002) : 1. Mendiskripsikan secara matematik artinya diperoleh metode matematika dari proses terjadinya pengendalian (secara umum dalam bentuk variabel keadaan). 2. Spesifikasi dari performance index 3. Menentukan kondisi batas dan konstrain fisik pada keadaan (state) dan atau kontrol. Dengan tujuan mencari kontrol yang mengoptimalkan (memaksimumkan atau meminimumkan) performance index Dengan kendala (2.17) (2.18)

Prinsip Maksimum Pontryagin Prinsip Maksimum Pontryagin merupakan suatu kondisi sehingga dapat diperoleh penyelesaian optimal kontrol yang sesuai dengan tujuan. (memaksimalkan performance index). Misal diberikan permasalahan dengan suatu kontrol yang terbatas sebagai berikut : Didefinisikan persamaan Hamiltonian Untuk kondisi pada persamaan Hamiltonian tersebut digeneralisasi dengan memaksimumkan fungsi tujuan (2.19) yang dapat dinyatakan sebagai berikut max (2.29) kendala (2.30)

LANJUTAN. Persamaan Lagrangian yang terbentuk dari (2.29) dan (2.30) adalah Dengan supaya optimal maka harus memenuhi persamaan 1. Kondisi Stationer 2. Persamaan Keadan (2.31) Dengan dan Dari persamaan (2.31) dapat diperoleh bentuk optimal kontrol.

. Model Dinamik

. Model Dinamik

METODE PENELITIAN Metode yang digunakan untuk memecahkan permasalahan dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Studi literatur 2. Analisa Model Pengendalian optimal kereta api 3. Simulasi dengan menggunakan Miser 4. Penarikan kesimpulan

Pembahasan Penyelesaian Kontrol optimal menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin. Untuk menyelesaikan model dengan menggunakan teori kontrol optimal, hal pertama yang harus dilakukan adalah menentukan fungsi Hamiltonian sebagai berikut : Berdasarkan Prinsip Minimum Pontryagin, maka harus memenuhi kondisi stasioner, persamaan keadaan, persamaan ko-keadaan. Kondisi Stasioner Persamaan Keadaan

.

.

Persamaan Stasioner Kontrol muncul secara linier dalam Hamiltonian sehingga yang optimal tidak dapat ditentukan dari kondisi. Karena terbatas maka dapat ditetapkan Hamiltonian yang maksimum bisa ditentukan:

Pengendali tenaga dan pengereman yang diberikan

a.ketika

a.ketika

Simulasi Percobaan pertama menggunakan nilai awal pada kendali tenaga dan kecepatan sebagai berikut: dengan. Pada lintasan pertama diberikan nilai yang artinya lintasan kereta api berupa tanjakan dengan nilai gravitasi Kereta api berjalan dengan kecepatan awal pada jarak Gambar 4.5 menunjukkan hubungan antara jarak dengan kecepatan yang dibutuhkan pada jarak

Simulasi Pada lintasan kedua diberikan nilai kereta api berupa tanjakan dengan nilai gravitasi dengan kecepatan awal pada jarak yang artinya lintasan. Kereta api berjalan Gambar 4.6 menunjukkan hubungan antara jarak dengan kecepatan yang dibutuhkan pada jarak 5000(m)-5600(m)

Simulasi Pada lintasan ketiga diberikan nilai - -0.270 yang artinya lintasan kereta api berupa tanjakan dengan nilai gravitasi -0.270. Kereta api berjalan dengan kecepatan awal pada jarak Gambar 4.7 menunjukkan hubungan antara jarak dengan kecepatan yang dibutuhkan pada jarak 5600(m)-6000(m)

Simulasi Pada lintasan keempat diberikan nilai -0.150 yang artinya lintasan kereta api berupa tanjakan dengan nilai gravitasi -0.150. Kereta api berjalan dengan kecepatan awal pada jarak Gambar 4.8 menunjukkan hubungan antara jarak dengan kecepatan yang dibutuhkan pada jarak 6000(m)-6500(m)

Simulasi Pada lintasan kelima diberikan nilai -0 yang artinya lintasan kereta api berupa tanjakan dengan nilai gravitasi. Kereta api berjalan dengan kecepatan awal pada jarak Gambar 4.9 menunjukkan hubungan antara jarak dengan kecepatan yang dibutuhkan pada jarak 6500(m)-6800(m)

Simulasi Pada lintasan keenam diberikan nilai kereta api berupa tanjakan dengan nilai gravitasi dengan kecepatan awal pada jarak yang artinya lintasan. Kereta api berjalan Gambar 4.10 menunjukkan hubungan antara jarak dengan kecepatan yang dibutuhkan pada jarak 6500(m)-6800(m)

Simulasi Grafik berikut ini menunjukkan hubungan antara jarak dengan nilai knot di setiap lintasan pada percobaan pertama. Nilai knot berhubungan dengan kendali tenaga yang digunakan Gambar 4.11 dan 4.12 menunjukkan knot yang diperlukan pada tiap lintasan.

Simulasi Gambar 4.13 dan 4.14 menunjukkan knot yang diperlukan pada tiap lintasan.

Simulasi Gambar 4.15 dan 4.16 menunjukkan knot yang diperlukan pada tiap lintasan.

Simulasi Gambar 4.15 dan 4.16 menunjukkan knot yang diperlukan pada tiap lintasan.

Simulasi Percobaan kedua dan ketiga dilakukan dengan cara mengubah knot p(0)=3 dan p(0)=4. Apabila grafik pada tiap lintasan digabung maka akan diperoleh grafik sebagai berikut:

Nilai hasil Optimasi: Percobaan 1: Total J=848.9721027 joule Percobaan 2: Total J=800.925514 joule Percobaan 3: Total J=915.0178349 joule

. Kesimpulan 1. Dari hasil simulasi diperoleh kecepatan pada masing-masing lintasan sehingga dapat diketahui kecepatan yang optimal pada setiap lintasan. Dengan menggunakan nilai awal kendali tenaga 3 pada simulasi pertama dan nilai awal kendali tenaga 4 pada simulasi kedua, kereta api akan bertambah kecepatannya ketika melewati lintasan pertama dengan percepatan grafitasi terhadap lintasan. Kereta api akan berkurang kecepatannya ketika melewati lintasan kedua dengan nilai grafitasi dan lintasan ketiga dengan nilai grafitasi. Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih kecil dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan. Pada waktu melewati lintasan keempat dengan nilai grafitasi, kecepatan kereta api akan naik. Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih besar dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan. Pada waktu melewati lintasan kelima dengan nilai grafitasi, kecepatan kereta api akan turun. Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih kecil dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan. Pada waktu melewati lintasan keenam dengan nilai grafitasi, kecepatan kereta api akan naik.

2. Dengan menggunakan nilai awal kendali tenaga 1 pada simulasi ketiga, kereta api akan berkurang kecepatannya ketika melewati lintasan pertama dengan percepatan grafitasi terhadap lintasan. Kereta api akan bertambah kecepatannya ketika melewati lintasan kedua dengan nilai grafitasi Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih besar dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan. Pada waktu melewati lintasan ketiga dengan nilai grafitasi kereta api akan berkurang kecepatannya. Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih kecil dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan. Pada waktu melewati lintasan keempat dengan nilai grafitasi, kecepatan kereta api akan naik. Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih besar dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan. Pada waktu melewati lintasan kelima dengan nilai grafitasi, kecepatan kereta api akan turun. Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih kecil dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan. Pada waktu melewati lintasan keenam dengan nilai grafitasi, kecepatan kereta api akan naik. Hal ini menunjukkan bahwa kendali tenaga pada kereta api mempunyai nilai lebih besar dibandingkan dengan gaya tahan dan gaya gesek yang dihasilkan dari kemiringan lintasan

3. Nilai hasil Optimasi: Dari hasil simulasi dapat diketahui nilai fungsi tujuan yang paling optimal yaitu pada simulasi yang kedua dengan nilai sebagai berikut: Simulasi 1: Total J=800.925514 Simulasi 2: Total J=848.9721027 Simulasi 3: Total J=915.0178349

Saran 1. Dari hasil analisis, dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi masinis pada waktu menjalankan kereta api. Dengan adanya optimasi pada energi maka terjadi pula optimasi pada bahan bakar. 2. Metode Optimal Control dapat diaplikasikan ke berbagai permasalahan di bidang teknik, fisika, kimia, ekonomi,dll.

DAFTAR PUSTAKA [1] Asnis, I. A., Dmitruk, A. V., & Osmolovskii, N. P. (1985). Solution of the problem of the energetically optimal control of the motion of a train by the maximum principle. USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics, 25(6), 37_44. [2] Howlet, P. G.,Pudney, P. J., & Vu, X., (2009). Local energy minimization in optimal train control. Automatica 45(2692-2698). [3] Idayani, D. 2010. Kendali optimal pada pengadaan bahan mentah dengan kebijakan pengadaan tepat waktu, pergudangan, dan penundaan. Tugas Akhir, Jurusan Matematika ITS. Surabaya. [4] Nurul F. Z., 2010. Kendali optimum spacecraft pada pendaratan di bulan. Tugas Akhir, Jurusan Matematika ITS. Surabaya. [5] Howlett, P. (1990). An optimal strategy for the control of a train. The ANZIAM Journal,31, 454_471. (formerly Journal of the Australian Mathematical Society, Series B.

[6] Howlett, P. &Pudney, P.J (1995). Energy efficient train control. Control Engineering Practice.2(2),193-200. [7] Naidu,D. S. 2002. Optimal Cotrol Systems. USA:CRC Press LLC. [8] Subchan, S. dan Zbikowski, R. 2009. Computational Optimal Control: Tools and Practice. UK: John Wiley & Sons Ltd.

TERIMA KASIH