母體大小分析

綜合以上分析，本研究以MJS 大小為 n=100、突變率設定為 3%為例，再分別 比較母體大小為 10、18、25、32、40，分析執行所需花費的時間及誤差大小；結 果可發現當母體大小愈大時，其求解時間愈長，但求解品質則呈現愈佳的情況，

因此將母體大小設定為 25 時，即 n/4 時，既可可在合理的時間(一分鐘內)求得出 較佳的解，其求解品質亦在可接受的範圍內，如圖4-5 及表 4-6。

0 10 20 30 40 50

10 18 25 32 40

Population size

Average Elapsed Time(sec)

0.0%

0.2%

0.4%

0.6%

0.8%

1.0%

1.2%

1.4%

Average Error(%)

Average Elapsed Time(sec) Average Error(%)

圖 4- 6 Population Size vs. Elapsed Time & Error 表 4- 11 母體大小對誤差值及求解時間的影響

Population size 10 18 25 32 40 Error 1.21% 0.79% 0.45% 0.24% 0.11%

Elapsed time(sec) 2 8 14 23 44

第五章 結論與建議

加工機台為2 台的條件下，以 ES 為派車法則(dispatching policy)，發展出一以最小 化生產週期，也就是最大化其有效產出(throughput)為目標的數學模式。實務上，

本研究所研究的議題，以排程的表示方法為：AGV1，lp2|k≧2，es| Ct。即在 AGV1 台，加工機台 2 台，工件種類 k 假設為 20 種，另外，MJS 的大小為 0~100，

派車策略採ES，來最小化 MJS 的 CT。由於工件在各機台的加工時間為已知條件，

即加工時分別為a1，…，a20，b1，…，b20。藉由均勻分佈的方式隨機產生20 組工 件的加工時間，分別介於30(min)~300(min)的數值

有關演算法參數的設計，本研究將母體大小設訂為 n/4、突變率為 3%，對於

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附錄、20 組測試問題

第五組加工時間：

第九組加工時間：

第十三組加工時間：

第十七組加工時間：

簡 歷

姓名：游展宗 籍貫：宜蘭縣

信箱：[email protected] 學歷：

民國95 年 9 月至民國 97 年 6 月 國立交通大學運輸科技與管理學系碩士班畢業 民國85 年 9 月至民國 89 年 6 月 國立交通大學運輸工程與管理學系畢業