引導實驗( P ILOT STUDY )

由於 pilot study 數據過於多組(72)，為了要在同個模組內找出哪些方法較為 突出，因此下面利用 pilot study 模組績效優劣尋找過程來找出較佳的演算法組 合。另外由於共識因子內部參數組合過多，因此先就初始解產生器與更新解產生

器2 兩個部份來進行模組內方法的比較，最後再從共識因子找出最佳的參數方法

組合。此72 個 version 的 pilot study 的數據顯示如表 4.1。

表 4.1 pilot study 實驗結果

15000 30000 60000

V1 A1 + B1 & B3 & B6 + C1 + D1 7.8 4.71 3.61

Average percentage deviation n = 20 , m = 5

Version 實驗組合

chromosme數目

V37 A2 + B1 & B3 & B6 + C1 + D1 7.17 4.36 3.46 V38 A2 + B1 & B3 & B7 + C1 + D1 7.24 4.5 3.51 V39 A2 + B1 & B3 & B8 + C1 + D1 7.35 4.5 3.54 V40 A2 + B1 & B4 & B6 + C1 + D1 7.46 4.34 3.46 V41 A2 + B1 & B4 & B7 + C1 + D1 7.38 4.39 3.49 V42 A2 + B1 & B4 & B8 + C1 + D1 7.43 4.43 3.55 V43 A2 + B1 & B5 & B6 + C1 + D1 7.57 4.54 3.55 V44 A2 + B1 & B5 & B7 + C1 + D1 7.24 4.5 3.48 V45 A2 + B1 & B5 & B8 + C1 + D1 7.57 4.55 3.58 V46 A2 + B2 & B3 & B6 + C1 + D1 6.99 4.29 3.36 V47 A2 + B2 & B3 & B7 + C1 + D1 6.86 5.11 3.33 V48 A2 + B2 & B3 & B8 + C1 + D1 7.03 4.32 3.44 V49 A2 + B2 & B4 & B6 + C1 + D1 6.85 4.05 3.27 V50 A2 + B2 & B4 & B7 + C1 + D1 7.16 4.2 3.32 V51 A2 + B2 & B4 & B8 + C1 + D1 7.15 4.42 3.43 V52 A2 + B2 & B5 & B6 + C1 + D1 7.29 4.29 3.35 V53 A2 + B2 & B5 & B7 + C1 + D1 7.2 4.41 3.45 V54 A2 + B2 & B5 & B8 + C1 + D1 7.55 4.53 3.51 V55 A2 + B1 & B3 & B6 + D1 7.59 4.73 3.62 V56 A2 + B1 & B3 & B7 + D1 7.47 4.63 3.62 V57 A2 + B1 & B3 & B8 + D1 7.65 4.84 3.67 V58 A2 + B1 & B4 & B6 + D1 7.69 4.64 3.57 V59 A2 + B1 & B4 & B7 + D1 7.57 4.51 3.56 V60 A2 + B1 & B4 & B8 + D1 7.51 4.72 3.68 V61 A2 + B1 & B5 & B6 + D1 7.86 4.79 3.64 V62 A2 + B1 & B5 & B7 + D1 7.47 4.69 3.68 V63 A2 + B1 & B5 & B8 + D1 8.15 5.03 3.76 V64 A2 + B2 & B3 & B6 + D1 7.63 4.59 3.53 V65 A2 + B2 & B3 & B7 + D1 7.85 4.77 3.63 V66 A2 + B2 & B3 & B8 + D1 7.32 4.56 3.59 V67 A2 + B2 & B4 & B6 + D1 7.49 4.45 3.46 V68 A2 + B2 & B4 & B7 + D1 7.39 4.3 3.41 V69 A2 + B2 & B4 & B8 + D1 7.03 4.32 3.5 V70 A2 + B2 & B5 & B6 + D1 7.34 4.53 3.44 V71 A2 + B2 & B5 & B7 + D1 7.86 4.79 3.62 V72 A2 + B2 & B5 & B8 + D1 7.79 4.73 3.69

4.1.1 初始解產生器模組演算法績效比較

由於從表 4.1 可看出 A2(螞蟻演算法)幾乎在每個其他模組相同組合情況下的 績效皆優於 A1(Random)；另外從表 4.1，我們各自擷取出 A1 (V13 和 V16) 與 A2 (V49 和 V50) 績效表現最佳的兩個 version 整理如表 4.2，也可看出 A2 優於 A1。不論是在一對一比較或者整體最佳比較，A2 都勝過 A1，因此在後續的 comprehensive study，在本模組將只考慮包含 A2 的 version。

表 4.2 A1 與 A2 最佳的比較

15000 30000 60000

V13 B2 & B4 & B6 7.22 4.42 3.43

Average percentage deviation n = 20 , m = 5 (Taguchi methods)有無 version 各自之間的比較，都是擁有 C1 的 version 表現較 佳；而在表4.3，把 C1 有無的最佳表現擷取出來比較，有 C1 的較佳。由以上實

驗數據可得出，在更新解產生器 2 內，C1 是必要的演算方法。因此在後續的

comprehensive study，本模組也將只考慮包含 C1 的 version。

表4.3 C1 有無的最佳比較

15000 30000 60000

V49 B2 & B4 & B6 6.85 4.05 3.27

V50 B2 & B4 & B7 7.16 4.2 3.32

V68 B2 & B4 & B7 7.39 4.3 3.41

V70 B2 & B5 & B6 7.34 4.53 3.44

方法 Version 實驗組合

Average percentage deviation n = 20 , m = 5

4.1.3 更新解產生器 1 模組演算法績效比較

在此模組內是就共識因子演算法的參數組合與以詳加比較，以找出最佳表現 的組合方法。從4.1.1 與 4.1.2 節，我們可以得到在初始解產生器擁有 A2 與更新 解產生器2 擁有 C1 的 version 表現較優良，因此我們以擁有 A2 與 C1 為前提，

來找尋表4.1 中表現最佳的五個 version (V46、V47、V49、V50 和 V52) ，得到 如表 4.4 所示。我們可以看出，表現最好的五個 version 在共識因子世代產生更 新解參數部分，都是以B2 (1000 個)為參數選擇；而在 weighting 參數選擇部分，

則可得到B4 (linear weighting)明顯勝出；最後在 Rate 部分，B6 與 B7 表現互有 勝負，但是由於要確實找出最佳的一組參數組合來進行下一階段的综合實驗，而 且整體最佳V49 是由 B6 組合而成，因此此部分選擇 B6 為代表。由上面流程我 們可以得到，在更新解產生器1 模組內，我們選擇 B2 & B4 & B6 作為本模組的 參數組合代表。

表4.4 擁有 A2 與 C1 的 5 個最佳 version

15000 30000 60000

V46 B2 & B3 & B6 6.99 4.29 3.36

V47 B2 & B3 & B7 6.86 5.11 3.33

V49 B2 & B4 & B6 6.85 4.05 3.27

V50 B2 & B4 & B7 7.16 4.2 3.32

V52 B2 & B5 & B6 7.29 4.29 3.35

Average percentage deviation n = 20 , m = 5 chromosme數目 實驗組合

A2 C1 D1

Version

4.1.4 Pilot study 結果與分析

經過上面的pilot study 的績效分析流程，我們可以得到 V49( A2+ B2 & B4 &

B6 + C1 + D1)為引導實驗中最得到的最佳組合，實際上 V49 其績效表現也是最 佳。我們隨後將利用V49 為基礎，進行下一階段的 comprehensive study。