前置實驗

本論文的前置實驗主要測試Lawrence(1984)所提出的 La29 這個問題，表 4.1 為本論文演算法「基本架構組合」(同表 3.1)。

表4.1 基本組合表

初始解 更新解 1 更新解 2 修正解

(A1)Random 無 (C1)consensus normal (D)Taboo (A2)ACOFT-MWR(ACO) (B)Taguchi (C2)consensus linear

(A3)ACOFT-MWR(Taboo) (C3)consensus double

由於本論文演算法的組合大多在於參數和流程的不同，為了達到實驗的公平 性，我們固定初始解所產生的數值，也就是本論文先分別計算5 次三種初始值並 取得15 組的參數，之後無論使用怎樣的更新解和修正解組合，都是由這 15 組參 數取得，以建立公平性，因此演算法「基本組合」有21 種，列於表 4.2。

表4.2 基本演算法組合表

初始解 更新解 1

更新解2 C1 C2 C3 無 C1 C2 C3 C1 C2 C3 無 C1 C2 C3 C1 C2 C3 無 C1 C2 C3 修正解

無 B

D

A1 A2 A3

無 B 無 B

特別需要注意的是，因為本論文的初始解分成三大部分，第一種為隨機產生 初始解(A1)，用意在於希望可以和其他的初始解比較出，共識因子和母體的相依 特性，希望能在實驗中確認共識因子在優秀的母體之下可以表現出更好的解品 質；此外第二種初始解(A2)和第三種初始解(A3)在於已經具有良好的初始解特性 之下，故使用不同組合參數的共識因子和田口方法來實驗，但是必須要注意的 是，第二種初始解(A2)是可以在更新解的部分做世代循環的動作，但是第三種(A3) 卻無法單純的做世代循環，原因在於第三種的初始解為 ACOFT-MWR(Taboo)，

這個解已經是經過禁忌演算法搜尋過的最佳解，單單使用共識因子所產生的新解 是 無 法 超 越 的 ， 無 論 是 產 生 多 少 組 共 識 因 子 ， 解 的 品 質 都 無 法 超 越 (ACOFT-MWR(Taboo))，也就無法達到更新母體，除非我們也在世代循環的時候 也加入禁忌演算法來提升共識因子。基於以上的原因本文設計出三種實驗架構來 判斷那種演算法組合較為優秀，以下介紹這三種實驗的特性和實驗結果

第一種實驗流程為圖4.1 實驗結果在表 4.3，只針對初始解為 A3 的部分，原 因如同之前所述，由於無法直接世代更新，所以只好先大量的產生更新解，再抽 取出最好的200 組解過修正的動作。在此實驗有 16 種組合，實驗代號為 V1-V16。

初始解 更新解 修正解

圖4.1 第一種實驗流程概念

第二種實驗流程如圖 4.2 結果在表 4.4，主要針對「A2」實驗，由於 A2 這 種方法不需要加入禁忌演算法就可以世代更新，所以我們採用先世代更新的，之 後再挑選出最優秀的200 組做修正的動作。在此實驗有 10 種組合，實驗代號為 V17-V26。

初始解 更新解 修正解

世代循環

圖4.2 第二種實驗流程概念

第三種實驗流程如圖4.3 結果在表 4.5，這種實驗適合於三種不同的初始解，

主要想法為在更新解世代更新的時候，加入禁忌演算法來提升解，以便於有效的 利用更好的母體來提升共識因子或是田口方法。在此種實驗裡有21 種不同的組 合，實驗代號為V27-V47。

初始解 更新解 修正解

世代循環

圖4.3 第三種實驗流程概念

如同之前所提到的，把每一種組合都針對LA29 這個問題做 5 次實驗，再分 別抽取出產生組數500 萬組、1000 萬組和 2000 萬組的結果來做比較，比較的結 果如同表4.3、表 4.4 和表 4.5 所表現的。

由這三個實驗結果發現很多的組合的差異幾乎都不大，但是有兩種演算法的 組合的表現較為優秀，故挑選出來當作本論文最佳配方組合，分別是「V13」和

「V41」這兩組組合，在 4.2 和 4.3 節會針對這兩個組合在有指標性的題目做實 驗。

其中實驗一所採用的初始解救是 ACOFT-MWR 此方法演算過程中的第 11-110 代的禁忌演算法的最佳解，共 100 組為本研究方法採用的初始母體；實驗 二所採用的為 ACOFT-MWR 此方法演算法中的第 21-60 代的螞蟻演算法的最佳 解，由於40 代共會產生 120 組螞蟻解，挑選最佳的 100 組螞蟻解當作本研究方 法的初始母體；實驗三則是隨機產生10000 組和 ACOFT-MWR 的前 21-60 代取 30 組最佳螞蟻解，以及 ACOFT-MWR 的前 11-110 代的前 30 組最佳禁忌演算法 解。

表4.3 實驗一的結果

1000 1175.6

1176.2

10000 1175.5

1176.0

表4.4 實驗二的結果

C1 1000 1184.4 1175.0 1177.0 V17

C2 1000 1180.2 1173.0 1171.2 V18

無

C3 1000 100% / 0%

1184.8 1175.8 1174.0 V19

無 100 0% / 100% 1188.8 1177.4 1176.0 V20

表4.5 實驗三的結果