混合基因演算法於開放型排程問題探討 尤冠斌、駱景堯
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摘 要
開放型工廠排程的特色在於所有的工作在機器上並沒有固定的處理順序，因此其為困難度高的NP-hard問題，故之前大多 數的學者在研究此一類型的問題時，都將整備與拆卸時間忽略或和處理時間合併。但在實際情況下，整備與拆卸時間實為 不可忽略之因素，而工作之總延遲最小則是現實生活中企業所重視的目標。因此本研究將探討以工作總延遲最小化為目標
，將上述三時間視為可分離，並考量獨立整備時間與相依拆卸時間之開放型工廠排程問題。 基因演算法近年來被廣泛應用 在各個領域，且都證實能有不錯的求解績效，近年來一些學者也指出在基因演算法中加入其它演算方法將會有更好之效果
。因此在本研究中，我們將針對基因演算法中每個世代的族群作區域搜尋去發展出混合型基因演算法，來解決開放型工廠 排程問題。而研究之結果顯示：本研究所建構之雙基因演算法，無論在求解之品質或效率皆有不錯之成效。
關鍵詞 : 開放型工廠 ; 獨立整備時間 ; 相依拆卸時間 ; 混合型基因演算法 ; 雙基因演算法 目錄
封面內頁 簽名頁 授權書 iii 中文摘要 iv 英文摘要 v 誌謝 vi 目錄 vii 圖目錄 x 表目錄 xi 第一章 緒論 1 1.1 研究動機 1 1.2 研究 目的 2 1.3 問題描述與假設 3 1.4 研究方法與架構 5 第二章 文獻探討 7 2.1 開放式工廠排程問題 7 2.2 考量整備與拆卸時間之 排程問題 8 2.3 啟發式演算法 9 2.3.1 基因演算法 10 2.3.2 混合型基因演算法 13 第三章 雙基因演算法模式構建 15 3.1 雙基因 演算法之整體架構 15 3.2 基因演算法 17 3.2.1 編碼(encoding) 18 3.2.2 起始族群(initial population) 19 3.2.3 適合度函數(fitness function) 20 3.2.4 複製(reproduction) 21 3.2.5 交配(crossover) 22 3.2.6 突變(mutation) 28 3.2.7 下一代族群的產生 29 3.2.8 終止 條件 29 3.3 區域搜尋 30 3.3.1 基因演算法 30 3.3.2 模擬退火法 31 3.4 雙基因演算法的範例說明 33 3.4.1 產生起始族群 34 3.4.2 族群區域搜尋 35 3.4.3 區域搜尋第零代族群的複製 36 3.4.4 區域搜尋第零代族群的交配 38 3.4.5 區域搜尋第零代族群 的突變 38 3.4.6 區域搜尋下一代族群的產生 39 3.4.7 主架構基因演算法初始族群的產生 40 3.4.8 主架構基因演算法的演算 40 3.4.9 主架構基因演算法下一代族群的產生 43 第四章 演算結果與分析 46 4.1 實驗資料之產生與使用參數之說明 46 4.2 演 算法結果分析 48 4.2.1 不分問題規模下之分析 48 4.2.2 各種問題規模下之分析 50 4.2.3 與數學模式最佳解之比較 58 4.2.4 與 其他演算法之比較 61 第五章 結論與建議 65 5.1 結論 65 5.2 建議 66 附錄一 模擬退火法說明 71 附錄二 各問題規模下求解品 質之ANOVA分析表 74 附錄三 各問題規模下族群大小和世代數與求解品質關係圖 77 附錄四 各演算法之執行結果 83 參考文獻
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