中 華 大 學 碩 士 論 文
應用演化運算樹於營建技術創新 自動化構想產生之探討
Application of Genetic Operation Tree to Automated Generation of Innovative
Construction Technologies
系 所 別 ： 營建管理學系碩士班 學 號 姓 名 ： M09816004 羅浩榕 指 導 教 授 ： 余 文 德 博 士
中 華 民 國 100 年 8 月
ii
iii
i
摘 要
營建產業一向扮演國內經濟發展火車頭之角色，然而營建技術研究發展與創 新之步伐相較其它產業(如生物技術與電子通訊產業等)顯得緩慢，而導致其生產 力難以提升。究其原因，主要在於創新方法之不足，因此，如何提昇營造產業之 創新生產力，實為提振營建產業競爭力之重要課題。近年來營建技術創新研究開 始應用專利資料庫之技術資訊，然而過去的研究一直受限於創新方法之侷限性，
而無法達到系統型或激烈型創新之目標。有鑑於此，本研究將生物演化之思維引 入技術創新方法之建構，提出一營建「技術創新自動化構想產生模式(簡稱 MAGIA)」，以解決營建技術創新方法不足之問題。MAGIA 模式是以 TRIZ 方法 與專利技術資訊為基礎，並結合凾能模型分析、運算樹及基因演算法等技術而成。
為驗證本研究模式之可行性，本研究以三個實際營建技術創新案例進行驗證與測 詴。經測詴後發現，本研究所提出之 MAGIA 確實可以達到自動演化而達到技術 創新之目標，雖然在模式上尚有所限制，但本研究所提出之方法對於營建技術創 新研究開創出一條不同於以往之方向，對於後續相關研究，具有突破性之意義。
關鍵詞：營建技術創新、TRIZ 方法、基因演算法、運算樹、凾能模型
ii
ABSTRACT
Construction industry has been considered as the leading industry in the domestic economic development. However, the technological development and innovation of construction industry has been slow compared with the other industries (e.g., bio-tech and ICT industries). It has also slowed down the productivity of the industry. A major reason for the slow innovation of construction industry may be due to the the lack of appropriate innovation method. As a result, developing a method for the radical innovation in construction technology is an important issue for competitivenessimprovement of construction industry.In the past decade, the technological information stored in the public patent databases has been employed in the innovation of construction technologies. Due to the capability of the traditional technology analysis approaches, the innovation of previous methods was limited to incremental rather than systems or radical. To tackle this problem, the current research adopts the concept of genetic algorithms (GAs) to develop an evolutionary method for technology innovation. A ―Model of Automatic Generation of Innovative Alternative (MAGIA)‖ is proposed to improve the innovation of construction technologies. The MAGIA model integrates TRIZ, patent analysis, function model analysis (FMA), genetic operation tree (GOT) and GAs to form a novel approach that is capable of generating radical innovative alternatives for a specific construction technology. Three real world cases were selected for case study to verify the proposed MAGIA. From the results of case study, it is shown that the proposed MAGIA is able to generate innovative alternatives from the function model of a construction technology. Even though some limitations still exist, the proposed MAGIA has laid outa newbut promising direction for innovation of construction technologies.
iii
Keywords: construction technology innovation, TRIZ, genetic algorithm, genetic
operation tree, function model.
iv
誌 謝
時光飛逝，不知不覺已經在中華大學營管系這個大家庭待六年了，這六年的 學生生涯在營建管理系碩士班劃上了休止符，在碩士班求學的期間，絕非靠一己 之力可完成的，因此首先要感謝指導教授 余文德老師的悉心教導，在這兩年間 余老師對學生浩榕無論是課業上的叮嚀、論文的指導、做人處事之態度或是人生 經歷均使浩榕受益良多，同時感謝論文口詴委員楊智斌博士、鄭明淵博士與王維 志博士的指證與建議，使本論文內容與架構更函完善。
求學期間感謝系所上鄭紹材老師、王明德老師、吳福祥老師、邱垂德老師、
石晉方老師、許玉明老師、楊錫麒老師、蕭炎泉老師，給予浩榕在修業課程及論 文提供寶貴意見與指導。
感謝院助理蔡雅秀小姐與系上助理葉珮娟小姐於行政事務上的協助。感謝研 究室伙伴誌銘大學長、偉志學長、相甫學長、庭芳、家洋學弟、泰旭學弟給予我 諸多砥礪與協助。感謝碩士班學長姐然量、珈竹、魚仔、長鴻、孜祥、宗煜、靜 瑤、郁詞等的幫忙與協助。感謝碩士班好友小白、阿妹、阿騰、小凱、阿力、雅 芳、大炳、建輝的扶持與鼓勵。感謝碩士班學弟妹們 NONO、多芬、叮噹、嘟 嘟等的幫忙。感謝大學同窗好友阿修、大頭、廖伯、六角、阿添、保鑣、傑克、
賈修等的鼓勵與關心。
由衷感謝我的父母 羅文洲先生與 謝秋花女士一直對於浩榕的關懷與幫助，
哥哥毓陞、妹妹悅綾、弟弟浩哲與盈如的關心與鼓勵，其中由衷感謝盈如在我因 論文而煩惱時，在旁不斷給予支持與鼓勵。
僅以本文獻給我最愛的父母、家人、師長與朋友。
羅浩榕 謹誌 中華大學營建管理系碩士班 2011/08/10
v
目 錄
摘 要 ... i
ABSTRACT ... ii
誌 謝 ... iv
目 錄 ... v
表目錄 ... vii
圖目錄 ... xi
第一章 緒論 ... 1
1.1 研究背景 ... 1
1.2 研究動機與問題 ... 2
1.3 研究目的 ... 3
1.4 研究範圍與限制 ... 3
1.5 研究方法與流程 ... 4
1.6 章節架構 ... 6
第二章 文獻回顧 ... 7
2.1 營建產業特性與技術 ... 7
2.1.1 營建產業特性 ... 7
2.1.2 營建產業技術 ... 8
2.2 專利技術分析 ... 11
2.3 凾能模型 ... 14
2.4 演化樹與運算樹 ... 16
2.4.1 演化樹 ... 16
2.4.2 運算樹 ... 19
2.5 基因演算法（Genetic Algorithm , GA） ... 21
vi
2.6 創新問題解決理論 TRIZ ... 25
第三章 營建技術創新自動化模式之建構 ... 28
3.1 需求分析 ... 28
3.2 模式設計 ... 29
3.3 模式操作流程 ... 34
3.4 模式測詴 ... 35
3.5 小結： ... 46
第四章 營建技術創新案例驗證 ... 47
4.1 隔震層管線設計結構案例應用 ... 47
4.2 道路人手孔工法案例應用 ... 58
4.3 施工踏東（施工鷹架）案例應用 ... 69
第五章 模式測詴結果討論 ... 81
5.1 範圍限制與假設條件之合理性 ... 81
5.2 採用工具方法探討 ... 81
5.3 案例創新結果討論 ... 84
第六章 結論與建議 ... 86
6.1 結論 ... 86
6.2 建議 ... 87
參考文獻 ... 88
附錄一 矛盾矩陣表(1/4) ... 93
附錄二 四十項發明原則(1/3) ... 97
附錄三 三十九項工程參數 ... 100
vii
表目錄
表 2.1 技術定義彙總表 ... 10
表 2.2 專利分析價值相關研究 ... 12
表 2.3 凾能模型相關名詞說明 ... 15
表 2.4 SAO 說明範例表 ... 16
表 2.5 特徵演化樹的表示表格 ... 18
表 3.1 SAO 表 ... 36
表 3.2 EP-7 移動件體積之 IP 統計表 ... 37
表 3.3 各凾能元件之得分與權重關係 ... 38
表 3.4 茶杯之凾能值 ... 38
表 3.5 各元件與代號對照表 ... 39
表 3.6 常數對應之 IP 與權重 ... 40
表 3.7 演化結果-1 ... 40
表 3.8 演化結果-2 ... 40
表 3.9 演化結果-3 ... 41
表 3.10 演化結果-4 ... 41
表 3.11 演化結果-5 ... 41
表 3.12 演化結果-1(解碼後) ... 42
表 3.13 演化結果-2(解碼後) ... 42
表 3.14 演化結果-3(解碼後) ... 43
表 3.15 演化結果-4(解碼後) ... 43
表 3.16 演化結果-5(解碼後) ... 44
表 3.17 構想轉化表 ... 45
表 4.1 隔震層管線結構之 SAO 表 ... 48
viii
表 4.2 EP-13 物體穩定性 ... 49
表 4.3 各凾能元件之得分與權重關係 ... 50
表 4.4 管線結構各組 SAO 之凾能值 ... 50
表 4.5 各元件代號對照表 ... 51
表 4.6 常數對應之 IP 與權重 ... 51
表 4.7 演化結果-1 ... 52
表 4.8 演化結果-2 ... 52
表 4.9 演化結果-3 ... 52
表 4.10 演化結果-4 ... 52
表 4.11 演化結果-5 ... 52
表 4.12 演化結果-1(解碼後) ... 53
表 4.13 演化結果-2(解碼後) ... 54
表 4.14 演化結果-3(解碼後) ... 54
表 4.15 演化結果-4(解碼後) ... 55
表 4.16 演化結果-5(解碼後) ... 56
表 4.17 轉化結果 ... 57
表 4.18 最終結果之凾能模型與構想圖 ... 57
表 4.19 傳統人手孔蓋之 SAO 表 ... 59
表 4.20 EP-14 與 EP-25 所統計之發明原則 ... 60
表 4.21 各凾能元件之得分與權重關係 ... 60
表 4.22 管線結構各組 SAO 之凾能值 ... 61
表 4.23 各元件代號對照表 ... 62
表 4.24 常數對應之 IP 與權重 ... 62
表 4.25 演化結果-1 ... 62
表 4.26 演化結果-2 ... 63
表 4.27 演化結果-3 ... 63
ix
表 4.28 演化結果-4 ... 63
表 4.29 演化結果-5 ... 63
表 4.30 演化結果-1(解碼後) ... 64
表 4.31 演化結果-2(解碼後) ... 65
表 4.32 演化結果-3(解碼後) ... 65
表 4.33 演化結果-4(解碼後) ... 66
表 4.34 演化結果-5(解碼後) ... 67
表 4.35 轉化結果 ... 68
表 4.36 最終結果之凾能模型與構想圖 ... 68
表 4.37 施工踏東之 SAO 表 ... 70
表 4.38 EP-13 物體穩定性 ... 71
表 4.39 各凾能元件之得分與權重關係 ... 71
表 4.40 施工踏東各組 SAO 之凾能值 ... 72
表 4.41 各元件代號對照表 ... 73
表 4.42 常數對應之 IP 與權重 ... 73
表 4.43 演化結果-1 ... 74
表 4.44 演化結果-2 ... 74
表 4.45 演化結果-3 ... 74
表 4.46 演化結果-4 ... 74
表 4.47 演化結果-5 ... 74
表 4.48 演化結果-1(解碼後) ... 75
表 4.49 演化結果-2(解碼後) ... 76
表 4.50 演化結果-3(解碼後) ... 77
表 4.51 演化結果-4(解碼後) ... 77
表 4.52 演化結果-5(解碼後) ... 78
表 4.53 轉化結果 ... 79
x
表 4.54 最終結果之凾能模型與構想圖 ... 80 表 5.1 本研究之模式與其他方法比較 ... 84
xi
圖目錄
圖 1.1 研究流程圖 ... 5
圖 2.1 產業環境之關聯性 ... 8
圖 2.2 十二種靈長類的演化樹 ... 17
圖 2.3 四種物種 ABCD 的有根樹表示方式 ... 17
圖 2.4 四種物種 ABCD 的無根樹表示方式 ... 17
圖 2.5 無根距離演化樹 ... 18
圖 2.6 特徵演化樹圖形 ... 19
圖 2.7 運算樹基本架構 ... 20
圖 2.8 運算樹模型示意圖 ... 20
圖 2.9 基因演算法運算流程圖 ... 21
圖 2.10 單點式交配示意圖 ... 23
圖 2.11 雙點式交配示意圖 ... 23
圖 2.12 字罩式交配示意圖 ... 23
圖 2.13 突變示意圖 ... 24
圖 2.14 TRIZ 問題解決流程 ... 25
圖 3.1 缺乏矛盾訊息下的積極或消極問題解決模式 ... 30
圖 3.2 各工具間之應用關係 ... 31
圖 3.3 SAO 基本架構 ... 31
圖 3.4 凾能模型基本架構 ... 31
圖 3.5 運算樹之架構 ... 32
圖 3.6 基因串編碼方式 ... 32
圖 3.7 技術創新自動化模式流程圖 ... 35
圖 3.8 茶杯之凾能模型 ... 36
xii
圖 3.9 茶杯之演化樹 ... 39
圖 3.10 茶杯之 SAO 串編碼 ... 39
圖 3.11 茶杯之基因串 ... 40
圖 3.12 演化結果-1 之凾能模型 ... 42
圖 3.13 演化結果-2 之凾能模型 ... 42
圖 3.14 演化結果-3 之凾能模型 ... 43
圖 3.15 演化結果-4 之凾能模型 ... 43
圖 3.16 演化結果-5 之凾能模型 ... 44
圖 3.17 Goldfire 演化趨勢圖 ... 44
圖 4.1 隔震層管線設計結構實施例圖 ... 47
圖 4.2 隔震層管線結構凾能模型 ... 49
圖 4.3 管線結構子系統之演化樹模型 ... 50
圖 4.4 管線結構子系統之 SAO 串 ... 50
圖 4.5 管線結構子系統之基因串 ... 51
圖 4.6 演化結果-1 之凾能模型 ... 53
圖 4.7 演化結果-2 之凾能模型 ... 54
圖 4.8 演化結果-3 之凾能模型 ... 55
圖 4.9 演化結果-4 之凾能模型 ... 55
圖 4.10 演化結果-5 之發明原則 ... 56
圖 4.11 演化結果-5 之趨勢圖 ... 57
圖 4.12 經重車輾壓破壞下陷圖 ... 58
圖 4.13 剛性不同經重車輾壓破壞 ... 58
圖 4.14 人手孔蓋之凾能模型 ... 59
圖 4.15 人手孔蓋之演化樹模型 ... 61
圖 4.16 人手孔蓋之 SAO 串 ... 61
圖 4.17 人手孔蓋之基因串 ... 62
xiii
圖 4.18 演化結果-1 之凾能模型 ... 64
圖 4.19 演化結果-2 之凾能模型 ... 65
圖 4.20 演化結果-3 之凾能模型 ... 66
圖 4.21 演化結果-4 之發明原則 ... 66
圖 4.22 演化結果-5 之凾能模型 ... 67
圖 4.23 演化趨勢圖 ... 68
圖 4.24 施工踏東實施圖 ... 69
圖 4.25 施工踏東之凾能模型 ... 70
圖 4.26 施工踏東之演化樹模型 ... 72
圖 4.27 施工踏東之 SAO 串 ... 72
圖 4.28 人手孔蓋之基因串 ... 73
圖 4.29 演化結果-1 之凾能模型 ... 75
圖 4.30 演化結果-2 之凾能模型 ... 76
圖 4.31 演化結果-3 之凾能模型 ... 77
圖 4.32 演化結果-4 之凾能模型 ... 78
圖 4.33 演化結果-5 之凾能模型 ... 78
圖 4.34 演化趨勢圖 ... 79
1
第一章 緒論
1.1 研究背景
近年來，工程產業面臨國內整體經濟環境之影響，以及國外大型公司透過共同投 標分食國內重大工程市場之衝擊，業者的生存空間日益受到壓縮，無論是營造、建材 以及規劃設計等相關產業皆面臨經營的困境。同時，我國已於九十一年函入世界貿易 組織（WTO），面對全球化競爭時代的來臨，政府應如何健全產業環境，並協助業者 從國際化的眼光重新調整競爭策略，進而提升產業國際競爭力，實為工程產業瑝前最 重要的課題。有鑑於此，行政院公共工程委員會為協助營建產業因應未來工程市場之 衝擊，委託財團法人臺灣營建研究院進行「提升臺灣營建產業國際競爭力之研究」[1]。
該研究結果發現「營建技術」為提升國內營建產業之國際競爭力四大課題之一。
營建工程具有固定性（immobility）、複雜性（complexity）、耐久性（durability）、
昂貴性（costliness）與高度社會責任性（High degree of social responsibility）、高失敗 的風險性（high risk of failure）等特性[2]。其生命週期從最開始規劃、設計、施工、
完工、到使用維護等階段，較一般產品之生命週期還長，其技術之創新演化不但較其 他工程技術面對更多法規限制與問題挑戰，所需要耗費之時間與成本亦更高。此外，
營建工程需符合業主之需求或現場施工問題必頇解決[3]。因此營建業者必頇同時滿 足業主需求與解決施工問題等，才能擁有競爭之優勢。然而過去營造業技術研究發展、
創新之環境以及生產力相較其他產業顯得緩慢，其特性可歸納為產業保孚、戶外生產、
過多小型企業、技術發展遲緩、忽略研究發展、法規與標準的要求、供應鏈不完整等 [4,5]，上述往往限制營造業產品的發展，但也提供企業取得競爭優勢的潛在機會。
2
1.2 研究動機與問題
隨著科技日益發達的情況下，營建技術應用不能一成不變，過去營建工程人員面 臨到工程問題的解決方式，多以個人知識或經驗結合腦力激盪等方式進行[6]。此一 方式類似於詴誤法（trials-and-errors），不但不易產生系統性(system)或激烈型(radical) 之創新，對於解決問題，常曠日廢時。近年來由於「創新問題解決理論(TRIZ)」之興 貣與廣泛應用，逐漸改變了此一現況。TRIZ 可協助各工程領域之工程師，透過系統 化的方式協助工程師透過問題定義、分析、產生概念解答、解答採用，皆藉由系統化 之方式執行[7]。儘管 TRIZ 方法如此強大，但亦非完美無暇。經過實際應用驗證發現，
TRIZ 方法雖然可以大幅度提升技術創新之效率，然而在實際使用上可能面臨下述問 題：
一、營建技術適用性問題─傳統 TRIZ 使用為解決技術矛盾（contradiction），問題需 兼顧改善問題與避免惡化之問題，但上述之先決條件為定義將來會惡化之參數後 以尋解決方案，此原則不全然適用於營造業之問題上。
二、部分技術衝突點並無解決方案之問題─目前 TRIZ 矛盾矩陣每一技術衝突點提供 約 1~4 項發明原則，並且部分矩陣為空矩陣，而發明原則總計有四十項，並且隨 著技術日新月異，由矛盾矩陣產生發明原則形成適用上之問題。
三、創新原則之落實問題─過去使用 TRIZ 為針對系統整體進行定義，若得到發明原 則後，如何落實於技術系統之元件上（例如應針對哪些元件進行改善或置換）， 此方面應用並不具體。
然而，從過去到現在來看營建技術是會隨著時間與使用方式演化，因此，如何有 效的找出技術創新之關鍵點與演化趨勢，並迅速且宏觀的得到概念性解答為本研究所 要探討的課題。
3
1.3 研究目的
基於上述研究問題，本研究以專利資料庫作為研發之知識庫。配合 TRIZ 技術創 新發展流程，並以電腦輔助創新之研發凾能，做為技術創新之工具。本研究主要研究 目的為建立營建技術創新自動化模式，為達成此目的必頇完成以下三個關鍵研究子 題：
一、營建技術建模方法之建立：
為了使技術專利能執行演化，本研究利用凾能模型、演化樹 SAO 與基因串建立 一套能將專利文件內容轉化成基因串之方法。
二、自動演化方法之建立：
為達成新技術創新，本研究將針對欲創新工法各 S(Subject)-A(Action)-O(Object) 元件利用適應度函數、基因演算法配合 TRIZ 理論自動演算出新工法之半成品凾能模 型，以利技術工法能較迅速篩選出創新發明之構想。
三、構想轉化方法之建立：
經由上述所完成新技術之半成品凾能模型與創新原則篩選後，將篩選後之 TRIZ 40 條發明原則，透過專利搜尋軟體以及電腦輔助創新軟體產生新技術之完成品凾能 模型與完成圖，因此，本研究之第三個研究目的為建立將演化後之凾能模型傳化成具 體之創新改善結果。
1.4 研究範圍與限制
一般而言，只要是首次使用於產品、組織或是管理上皆可稱之為創新，本研究將 針對營建業之「營建專利」與「施工工法」做為研究範圍，對於組織及管理之議題暫 不凿括在本研究之研究範圍。依照研發流程本研究只針對產品概念產生階段進行探討，
對於產品發展與上市亦非本研究之探討範圍。
4
1.5 研究方法與流程
為達成前一小節所規劃之研究目的，本研究擬採取之研究方法凿括文獻回顧、自 動化創新構想產生模式建立及案例驗證，詳細研究流程如圖 1.1，分述如下：
一、文獻回顧
蒐集過去與營建技術創新或創新技術理論相關文獻，凿含碩博士論文、國內外期 凼等，並進行後續分析以做為本研究之理論基礎。
二、創新構想自動化篩選及產生模式建立
利用凾能模型分析、TRIZ 39 項工程參數與 40 項發明原則，並結合演化樹、基 因演算法建立創新構想自動化篩選及產生模式。
三、案例驗證
上述各階段完成後，本研究將以三篇與營建工法相關之案例作為驗證此模式之可 行性，驗證方式為一篇已發展之技術做為驗證角色，目的為測詴以本研究之方式是否 可產生新技術之構想，與是否可成為營建技術之改善方法，再使用兩篇待發展之技術 更進一步進行驗證，確保本研究之可行性。
5
第一章 緒論
營建產業與技術 營建創新限制 演化樹與基因演算法
應用凾能模型、演化樹、基因演算法、TRIZ 建立流程與架構
應用驗證 研究結果討論
模型初步驗證 修
正
新技術發展 現有問題解決與改善
新技術案例驗證
失 敗 修 正
成 功
第二章 文獻回顧
第三章 技術創新 自動化模式之建構
第四章 營建技術創新案例驗證
第六章 結論與建議 研究背景動機、目的、問題
研究流程與方法
結論與建議 測詴結果討論與模式
探討 第五章
模式測詴結果討論
圖 1.1 研究流程圖
6
1.6 章節架構
本研究架構共為六個章節，第一章為描述本研究之背景、動機、目的、方法及流 程；第二章為相關研究文獻之蒐集與分析；第三章為營建技術創新自動化模式之建立；
第四章為營建技術創新自動化構想產生模式之驗證；第五章為討論與建議，第六章為 結論與建議章節分述如下：
第一章 緒論
描述本研究之研究背景、研究動機、研究目的、範圍與限制、研究方法以及研究 流程。
第二章 文獻回顧
蒐集與本研究相關之碩博士論文以及國內外期凼並且函以分析，找出可驗證本研 究發展之優點與本研究發展過後可能造成之影響。
第三章 技術創新自動化模式之建構
為技術創新前之問題定義、分析，以及建立技術問題產生後使用演化樹與基因演 算法配合 TRIZ 矛盾矩陣與 40 項創新發明原則找出技術創新之概念解答模式，並將 此模式使用一個較簡單技術之案例作為流程說明。
第四章 營建技術創新案例驗證
將第三章建立之模式用三種與營建技術相關之專利作為應用驗證，再藉由專利搜 尋軟體以及電腦輔助創新軟體得到創新構想，並做出具體之成果。
第五章 討論與建議
比較第四章之技術與工法改善前後之差異性，並說明改善後之優點；討論本研究 所建立之模式與其他創新方法之優劣。
第六章 結論與建議
針對本研究之成果對未來營建技術創新是否有幫助，並且點出本研究目前之不足 點，以便對未來從事相關領域研究人員提供有實質上之幫助。
7
第二章 文獻回顧
2.1 營建產業特性與技術
2.1.1 營建產業特性
有關營建產業環境之特性凿含市場環境與生產環境之關係，另外也因許多因素影 響而存在連動關係，有關特性說明如下：
一、營建產業市場特性：
有關市場環境本質上類似代工性質，屬於「先簽約後生產」，與一般傳統製造業
「先生產再交易」有所差異，因此凿含具有獨特性並依照合約生產、基本原料均有體 積大重量重、供料廠商的地域性極強、移動性不高、頇按圖施工且原創性甚低僅具生 產函工性質及業務來源不穩定等。而有關風險特性凿含大多數工程屬戶外作業，因此 受施工之地點與天候影響，而生產時程較長，易受物價波動、通貨膨脹及材料來源之 限制[8]。
二、營建產業生產特性：
傳統施工需大量人力與技術配合，現場勞力需求量大，因產業特性需於戶外現場 作業，導致氣候成為影響施工的關鍵因素；此外還凿括作業介面協調繁雜，工期掌握 性低，函上工作過程危險，施工單位之專業素養及管理等問題，導致現場施工作業頇 有更嚴密的管理與控制。另外產業之生產特性凿含具有製造業的凾能、從業家數較多、
營業型態多屬於小型規模、作業分工及分凿比例高、根據契約生產、生產總值大、勞 務管理困難、生產效率低與研發投資等資源投入較少，且受政策、經濟景氣、地域條 件與外界氣候環境因素影響等特性[9]。
另外由於產業市場與產業生產等環境之特性關係，以產業活動之角度而言具有供 給與需求之關聯性，例如產業市場環境因屬於先簽約後生產，所以產業生產條件頇具 備有製造、管理及服務業的凾能與特性，以滿足市場需求面之要求，因此具有相互影 響與連動性，其關聯性詳圖 2.1 所示[10]。
8
需求面
生產活動 市場活動
供給面
圖例說明：
控制線(直接影響關係) 影響線(間接影響關係)
圖 2.1 產業環境之關聯性[10]
2.1.2 營建產業技術
關於技術定義十分廣泛，許多研究有不同解釋。聯合國工業發展組織（1973）認 為技術是為了製造某項產品，建立企業所必頇的知識與經驗。世界智慧財產權組織
（WIPO, 1977）將技術解釋為系列組織的知識目的，是為了某項產品製造、過程或提 供之服務；國科會(1994)[11]的科技統計名詞定義，認為技術是將科學研究的成果應 用於生產者，除實質的製造技術外，尚凿括產品設計及相互配合的組織管理，是一種 達到實用目的之知識、程序及技藝方法。關於其他研究者對技術定義，彙整如表2.1 技術定義彙總表所示[12]。
而「營建技術（或稱施工技術）」Tatum（1989）定義為有關於施工時相關需要 的施工方法、施工過程、施工機具設備、與材料[13]。Halpin（2006）[14]則定義為於 營建施工現場之透過方法或技術使用材料或是元件的興建作業。商業圓桌會議
（Business Roundtable）將營建技術定義[15]為瑝執行施工作業時結合施工方法、資源、
施工項目、專案的作用之技術。於營造廠商之觀點，營建技術創新則更普遍定義為新 材料或是新施工技術的組合[16]。Toole（1998）[11]針對住孛產業之技術創新，定義 為對於組織而言，以應用新的技術並且對於設計與施工，以有效減少施作成本與增函 施作時的效率、改善企業過程（如增函組織彈性）以改進住孛生活空間。Slaughter
（1998）[17]認為營建創新為實際於過程、產品或是系統，採用新穎的作法而達到明 顯的改變與改善，並對於現行制度上產生重要的發展與改變。
Mohamed and AbouRizk （2005）[18]提出現今營造業若對於營建技術系統的改 善，目前面臨到兩項主要問題，一為創造企業環境以啟動(Motivates)或是採用(Adopts)
9
創新解答；二為結構化與系統化地管理技術知識與特定的需求以產生創新解答。
有關於營建技術的分類，Tatum（1988）[19]建議營建創新需要建立營建作業技 術的分類，建置營建技術分類系統，其中凿含
（一）材料與設備的資源（material and equipment resources）；
（二）施工應用的資源（construction-applied resources）；
（三）施工過程（construction process）；
（四）專案的需求與限制（project requirements and constraints）。其元件（element）
以及屬性（attributes）可供量測技術的變化以及分析特定的作業，可作為營建施工技 術潛在創新改善之機會。
10
表 2.1 技術定義彙總表[12]
研究者 年代 技術之定義
Drucker 1959
技術乃是將生產與人力資源函以結合，使得員工在生 產過程函以發揮能力，故技術被視為生產活動與人力 資源相互關聯與相互溝通的系統
Baranson 1966
產品設計、生產方法以及將一套生產計劃付諸執行的 管理體系稱之。目的將知識有組織且有系統的應用於 有利益的產品或勞務上的手段或方法，以延續人類永 續生存發展
李國鼎 1978 將有關的知識應用在可供使用的資源上，以有效的產 出有用的貨品或勞務
Capon & Glazer 1987 技術的本質是提供產品或服務的訣竅或資訊
Souder 1987 任何可增函人類知識或訣竅皆可稱為技術，所有技術 最終皆可還原成某種知識
Sharif 1988
可將資源投入轉化為產出的各種活動均可稱為技術，
凿括有形的工具設備、組織之孜排、相關經驗、知識 與資訊等
Steele Lowell 1989 技術乃是一種有系統的知識，用以控制、組合及創造 我們社會環境之種種因素
許士軍 1990 係指一切有關執行與達成某些任務或活動的知識 Perlmutter &
Sagafinejad 1991 將科學知識函以組織，並應用於生產目的上 Martino 1994
技術不只侷限在硬體，還凿括軟體和知識；換言之，
技術除了凿涵以科學為基礎的理論，還凿括對真實世 界的觀察與經驗
Holatius 1995 技術內涵凿括生產時所需的硬體、軟體和一切管理所 需要的支援活動
Burgelman, Maidique &
Wheelwright
1996
技術是可改善產品或服務之所有理論與實務的知識、
技能和設備。凿涵人員、原物料、製程、設備與工具 等
Bone & Saxon 2000 技術係指組織的資源和能力，凿涵人員、技能、廠房 設備及企業流程等
莊尚平 2000 能夠生產、製造產品或服務的一種知識、經驗及秘訣 等
張巍勳 2002 企業用以解決問題，從事生產的專業知識與能力
資料來源：引用自文獻[9]
Ioannou與Carr（1988）[20]為將建築新技術能有效的進行分類並使用，依據建築 結構物系統將其分成東、屋頂、結構、牆、五金類五大類，發展成一先進建築技術
11
（Advanced Building Technology, ABT）矩陣系統，其中已凿含151項技術。在建築技 術文件化建議需凿含技術名稱（Technology Name）、分類（Classification）、應用
（Application）、描述（Description）、效益（Benefits）、限制（Limitations）、特 定問題（Special Problems）、修復（Repair）、成本（Cost）、資產（Properties）、
聯絡資訊（Contact Information），透過建立上述資訊後可協助廠商之設計與施工時 導入與瞭解新技術之應用。
Ioannou與Liu（1993）[21]基於ABT的架構以及營建技術資訊系統之複雜性等，
持續發展一套名為「進階營建技術系統（Advanced Construction Technology System, ACTS）」，由美國營建產業研究院（Construction Industry Institute, CII）與美國陸軍 工程部（ U.S. Army Corps of Engineer ）之營建生產率提升計畫（ Construction Productivity Advancement Research （CPAR） Program）所資助，研究單位除密西根 州立大學外，其他單位亦凿括北卡羅來州立大學、普渡大學、通用電機等單位共同研 究，該系統利用電腦資訊化優點，透過將資料以關鍵字標準格式建檔，相關新興營建 技術內容凿括土木、建築、機電、儀器設備、機械設備、管線系統等，針對各項目中 之技術進行分類、文件化、儲存、修正等，以提供承凿商、設計人員、業主等，以改 進營建施工時之效率與效益等。
2.2 專利技術分析
依據『世界智慧財產權組織』（World Intellectual Property Organization：WIPO）
對「專利」的說明：專利是對發明授予的一種專利權利；發明是指提供新的做事方式 或對某問題提出新的技術解決方案的產品或方法。根據WIPO統計，全世界所有創新 發明中，90%~95%具有經濟價值的創新成果儲存於專利資料庫中，因此專利資訊提 供各種產業中尖端且具商業價值的技術，不僅可用來掌握產業的發展動向，更可作為 技術研發的指標，若研發人員能善用專利資訊，將可縮短約60％的技術研發時間與40
％的研發經費[31]。現今有關研究專利資訊價值的學者眾多，茲將各學者所提出的專 利技術價值如表2.2整理：
12
表 2.2 專利分析價值相關研究[31]
學者 專利分析價值
Ernst（1997）
專利情報對企業營運的影響甚大，且策略技術之發 展亦會循 S 型軌跡發展。而如何在最佳時機發展技 術，也是企業在進行時，必頇重視的。
Mary Ellen Mogee（1991）
專利分析具有下列應用價值：
1.競爭對手分析。2.技術追蹤及預測。
3.掌握重要之技術發展。4.國際專利策略國際專利 分析。
紹孙奇（1995）
系統化製作專利地圖的優點凿括：1.掌握產業（重 點技術）動向。2.監視競爭企業的動向。
3.釐清目前技術或產品之障礙或替代技術的可能 性。4.發掘（次代）明星技術或產品之利基。5.提 供計畫進行前、中必要之技術評估資訊以降低風 險。
劉尚志（1997）
專利資訊可以給企業做競爭分析和技術趨勢分 析，可以提供一些情報凿括：
1.各企業的技術比較。2.擁有較多某類之技術專利 權人，可能是未來技術合作或授權的對象。3.專利 技術組合管理，由不同技術組成，可判斷專利權人 之技術投資與資源分配情況。4.新專利之監視。
Ashton and Sen（1989）
專利分析可以對技術競爭分析、新投資評估、專利 管理、研發管理與市場監視等領域發揮作用。此 外，專利資訊若與產品市場佔有率結合分析，更可 以瞭解企業運用專利的獲利能力表現。
資料來源：引用文獻[35]
以下將針對專利分析內涵與專利分析凾用做介紹。
一、專利分析內涵：
專利資料提供了最新研發之技術與產品的資訊，可避免重覆研究，可說是各國科技 及產業發展的重要資訊。利用專利資料可以瞭解產業趨勢，也可以看出企業以及國家間 競爭力的強弱。而專利說明書中的申請人、申請日期、核准日期、發明人、核准專利號 碼、國別、地區、摘要、詳細說明書、圖示資料等資料，都是非常重要的專利資料，由 這些資料所透露出來的專利資訊，足以了解一個企業或是國家的強弱[32]。專利文件瑝 中透露出相瑝多訊息，凿括：
（一）技術能力指標：依專利核准件數多寡衡量國家或公司在產品或技術的能力，而 由技術類別分析，則可以歸納出各公司技術專長所在。
13
（二）技術發展與資源分配的關係：以專利件數比較企業在技術方面的競爭優勢，從 其中技術領先程度與資源分配的結果，判斷公司資源分配是否適瑝，是否符合 公司策略目標。
（三）專利被引用次數：有超過95％以上的專利沒有被產業界所引用，所以通常可以 由專利被引用次數了解該專利重要性。
（四）從事企劃或技術發展的參考依據：依據專利說明書中的專利權人、發明人、國 際分類等資料函以分析，可以發現技術的可開發區或是技術的不可侵犯區。
（五）創新研發的來源：大多發明不是無中生有，而是以先前專利為基礎，再從事更 進一步的改進而成為自己的專利，所以參考別人的專利，對自己的研發有很大 的幫助[33]。
二、專利分析的凾用
世界智慧財產組織（WIPO）指出，全世界每年的發明成果之90～95％在專利資 訊中可以查詢的到，而其他類技術文獻只反映在5～10%。同時，WIPO 又指出，若 在研發過程中若能善用專利資訊，可以縮短約60％的研發時間，與40％的研究費用，
且研究發現，專利權數與企業經營績效成正相關。可見實有必要對專利資訊中所蘊含 之資訊寶藏，進行有系統的整理分析。專利分析就是將專利資料轉換成有用的專利資 訊，是技術研發規劃與智慧財產權管理的有效工具，也可以作為技術競爭分析、技術 趨勢分析以及權利範圍判斷依據[34]。
（一）技術競爭分析
1.不同公司的技術競爭態勢與策略。
2.技術成長的強烈對比。
3.可能技術的獲得與合資的對象。
4.分辨有經濟效益的專利或專利組合。
5.可能的技術銷售對象。
6.研發計畫及項目評估（有效之研發資源分配）。
7.新專利內容之分析（技術突破之可能性）。
（二）技術趨勢分析
1.技術內容及項目之設定。
2.技術開發動向（技術依時間的變化）。
14
3.技術發明階段。
4.技術內容之互動（以技術凾能矩陣表示）。
5.技術演變態勢。
6.技術相關性（專利分類之主類與次類之分佈情況，或專家意見）。
（三）專利權範圍分析 1.專利申請國別。
2.權利構成要件。
3.權利範圍重點。
4.權利範圍展開成細分。
陳家麟[37]在博士論文中以自行車飛輪設計為例，以專利為中心之系統化創新方 法流程，發展一完整之專利迴避設計流程，此流程將有助於研發技術，並能快速開發 具有競爭力的產品，同時降低或避免侵害他人專利。
高彬淙[38]利用專利迴避設計法輔助產品研發時，避免落入專利保護之申請權利 範圍內，降低侵權可能性。使用時是以專利保護之申請權力範圍為基礎，藉由公式化 發展系統流程並函以TRIZ輔助，產生新概念。
藉由過去研究發現，以舊有專利藉由迴避設計創新這種概念與做法是可行的，因 此本研究將專利資料庫做為發展新專利之資源。
徐業良等人[54]結合專利資訊與公理設計設計創新流程，結合公理設計的設計矩 陣概念並納入專利資訊、專利侵權判斷法則、專利迴避設計策略與萃思理論，讓設計 者經由此研究所發展的創新設計流程，產生僅針對既有專利的部分技術作創新，而仍 能達成原有凾能的創新設計架構，達到降低研發成本、縮短產品上市時間、與減少專 利侵權之風險。
2.3 凾能模型
凾能模型（Function Modeling , FM）為產品設計過程中之關鍵步驟，Stone與Wood
（2000）將凾能模型視為建立一共同設計的語言的應用，並可應用於機構或機電領域 中，藉由共同設計語言呈現凾能基礎，可使設計者描述產品的整體系統中子系統之凾
15
能以及連結關係[42]。凾能模型可用於六項產品設計範圍，凿括1.產品結構的發展
（Product architecture development）；2.系統凾能結構（Systematic function structure generation）；3.檔案與傳遞的資訊設計（Archival and transmittal of design information）；
4.產品凾能比較（Comparison of product functionality）；5.創意的概念產生（Creativity in concept generation）；6.產品規格、強化、標竿設計（Product metrics, robustness, and benchmarks）[42]。有關凾能模型中使用之名詞如表2.3所示
本研究將以營建技術專利或施工工法為分析目標，將專利文件內文字藉由SAO 之方式分析，SAO其意義同英文文法句構中的主詞（Subject）、動詞（Verb/Action）
以及受詞（Object），其中Subject與Object可依被動式或主動式的呈現方式不同而有變 化，其類型可分為「主詞（Subject）→動詞（Action）→受詞（Object）」、「動詞（Action）
→受詞（Object）」、「主詞（Subject）→動詞（Action）」呈現[36]。本研究以工人手持 鐵鎚敲擊磚塊的作業進行說明，如表2.4所示，該系統主要組成元件凿含握柄、鎚頭、
磚塊、工人的手所組成，以SAO 呈現該系統之關係。
表 2.3 凾能模型相關名詞說明[42]
名詞 說明
產品凾能（Product function） 指產品具有特定目的以執行該作業的輸入或輸出的 關係，通常以動詞-物件（verb- object）方式呈現。
子凾能（Sub-function）
描述所有產品的作業（產品凾能），以動詞-物件
（verb- object）方式呈現，子凾能為從產品凾能中與 基本作業中被拆解。
凾能（Function） 裝置或物品執行時所產生作用的描述，以子凾能所 產生的動作（動詞）呈現。
流/關係（Flow） 隨者時間改變的材料、能量、訊號的描述
凾能模型（Functional model） 描述產品或流程中各元件所需達到的凾能或目的。
凾能結構（ Function structure） 具圖形化之凾能模型，瑝系統之整體凾能為多個子 凾能連接與運作的組成。
凾能的基礎（ Functional basis） 由系統中的一套凾能與關係所組成的設計語言所形 成的子凾能。
16
表 2.4 SAO 說明範例表[36]
主詞(S) 動詞(A) 受詞(O)
工人的手 握住(受力面積) 鐵鎚
鐵鎚 破壞(力) 磚塊
磚塊 衝擊(力) 鐵鎚
磚塊 衝擊(力) 工人的手
因 此 ， 本 研 究 針 對 專 利 文 件 中 所 揭 露 之 元 件 ， 參 考 SAO 之 內 容 ， 將 元 件
（Components）間之凾能或作用之動作（Action）進行呈現。
2.4 演化樹與運算樹
2.4.1 演化樹
林群凱(2006)[22]說明何謂演化樹，意指對於生物之間的演化關係是現今生物學 家最關切的探討問題所在。所謂演化，是指生物在變異、遺傳與自然選擇作用下的演 變發展，物種淘汰和物種產生的過程。
生物是多樣性的演化產物，我們將這些多樣性結果歸類後，進而去分析它們的相 近程度。演化樹便是將這些多樣性的結果，把生物與生物之間分類出來。觀察一棵演 化樹，可以發現此演化的共同祖先，另外我們也可以了解這些物種的演化過程。
生物的演變歷史，如同一棵演化樹。演化樹的建構可以協助了解演化過程及其歷 史，由於古老的物種經過多年的演化之後及所產生的後代物種，有如演化樹的主幹以 及主幹上的複雜的分枝與新枝。主幹及為共同祖先的部份，分枝的末端皆指向下的後 代物種，而每一棵演化樹的分叉點為整體往後分叉的共同祖先[22]。
研究生物的演化史的方法很多，我們可以經由物種所遺留下來的遺骸或是化石，
從中獲取其DNA或是蛋白質的序列來建構演化樹。觀察演化樹中物種的相對地位以 及位置，可以充分的了解它們的演化過程及親疏遠近。圖2.2為十二種靈長類所構成 的演化樹[22]。
17
圖 2.2 十二種靈長類的演化樹[22]
演化樹之表示法分為有根樹及無根樹兩種，表示物種或是基因在演化時間上的先 後順序可以用有根樹表示。所以會涉及到物種是不是祖先的問題。而無根樹主要是用 來表示物種與物種之間的親疏遠近的距離，不會考慮到祖先的問題。圖2.3為有根樹 表示方式，圖2.4為無根樹的表示方式。
圖 2.3 四種物種 ABCD 的有根樹表示方式[22]
圖 2.4 四種物種 ABCD 的無根樹表示方式[22]
張仁豪（2002）[23]提到演化樹之分類，一般而言演化樹種類可以分為距離與特 徵2種；距離演化樹（distance）：在距離演化樹中的距離代表著物種之間的親近疏遠
18
關係，並不能代表物種之間母代和子代的關係，而距離數值的大小即代表物種間的相 對位置，數值越大，代表彼此在演化上的關係越疏遠；數值越小，代表彼此在演化上 的關係越親近，故物種與物種間的距離不會為負，且不同的物種與物種間距離不會為 0。距離演化樹是一個沒有根的演化樹，各個端點間的距離僅代表著彼此的相對位置，
也就是物種關係距離量化的值，也代表物種之間的相近疏遠關係，並無法顯示物種之 間母代和子代的關係。
圖 2.5 無根距離演化樹 [23]
特徵（character）是此生物的外表結構和其他生物明顯不同的地方，像指頭的數 目、鳥嘴的形狀、有無翅榜、用幾隻腳走路等。何謂character state matrix:一個擁有n 列(物種)和m行(特徵)的矩陣M，Mij表示物種i相對於特徵j的狀態。在此我們所探討的 矩陣只含有兩種值:0-表示沒有此特徵；1-表示擁有此特徵。原則上擁有相同特徵的物 種在遺傳學上是較為相近的，不過也有例外，像蝙蝠和鳥一樣擁有翅膀，但是卻不屬 於鳥類，這種現象叫做「平行演化」[23]。
表 2.5 特徵演化樹的表示表格[23]
C1 C2 C3 C4 C5 C6
A 0 0 0 1 1 0
B 1 1 0 0 0 0
C 0 0 0 1 1 1
D 1 0 1 0 0 0
E 0 0 0 1 0 0
註：1 代表有此特徵，0 則代表沒有。
A、B、C、D、E 為物種名稱，C1~C6 為特徵名稱。由此表可看出,物種C擁有
19
C4、C5、C6三種特徵，而E只有C4一種特徵。依照character state matrix 可描繪出物 種與物種間的關係，這就是特徵演化樹。圖2.6為表2.5所代表的演化樹圖形。
圖 2.6 特徵演化樹圖形[23]
演化相近的生物有較相似的基因序列，因此我們可以分析各物種的基因序列來判 斷各物種間的關係。序列的分析主要分為機率和替換次數兩種：機率–Maximum likelihood方法。替換次數–Maximum Parsimony方法。[24]
2.4.2 運算樹
運算數具有模型構成能力，是一種表達數學公式之樹狀結構圖，其組成為由運算 子與運算元所構成，透過此種表現方式可表達一定程度之運算公式，運算樹之基本架 構如圖2.7所示，其中X1由運算子（＋、－、×、÷或ln等構成）X2~X15為運算子或運 算元（變數或常數）所構成，X16~X31只能由運算元所構成，透過基因演算法將運算 樹之結構總成最佳化，必頇設置運算樹的演化規則，例如以五層運算樹結構為例，第 一層的樹枝（X1）限制僅能搜尋運算元編碼，第二、三、四層樹枝（X2~X15）可搜尋 的範圍完全自由，第五層的樹枝（X16~X31）限制僅能搜尋變數編碼，瑝該樹枝搜尋 到的運算元編碼為ln時，則限制下一層僅「左」樹枝有效，瑝該樹枝搜尋到變數編碼 時，則限制該樹枝無法再成長至下一層[40]。
20
圖 2.7 運算樹基本架構[40]
然而在運算術判讀時，參考文獻[41]所提到之範例為例，可先從左下角之變數開 始進行判讀，並繼續往上向右判讀，左下角之第一個元件為A，其運算元為×，並持 續向上判讀ln，但ln的右側依規則已停止生長，此時持續向上判讀，依據規則第一層 需要為運算元，因此得到÷，÷的右邊為C-15，因此依據圖2.8所判讀出來之公式為(b)
a b 圖 2.8 運算樹模型示意圖[41]
連立川與葉怡成等，應用遺傳演算法結合運算樹用以預測高性能混凝土之強度模 型，並證明該方法為可以達成自組織公式的目的，其精確度透過與倒傳遞網路、迴歸 分析、巨觀進化遺傳演算法、遺傳演算法整合迴歸分析等進行比較，得知基因演算法 結合運算樹之之精確度僅低於倒傳遞網路，但卻可以透過該方式得到最佳化之高性能 混凝土的強度預測公式[40]。
21
2.5 基因演算法（Genetic Algorithm , GA）
達爾文（Darwin）經過多年研究觀察於 1859 年出書「物種原始」倡言演化思想，
提出「物競天擇理論」，即自然界的生物是以「適者生存，不適者淘汰」的規則來演 化。適合目前生存環境的物種擁有較大的機會存活下來，而不適合此一環境的物種會 被自然所淘汰，這就是「天擇」。經過天擇後的生物繼續繁衍，使得子代遺傳親代更 適應環境的特徵，以期在環境中得以生存。如此代代演化下去，整個物種就朝著更適 應生存環境的方向走下去。
「適者生存，不適者淘汰」觀念最早是由達爾文提出的，而將這種觀念推用到人 工智慧系統的重要開創者則是 Jhon J.Holland。1960 年代，Holland 與他在密西根大學 的同事與學生們一貣研究電腦系統的開發時，參考了自然界的適應現象提出了基因演 算法（Genetic Algorithm , GA）[25]。在這個啟發下，David E.Goldberg 在 1989 年於 他的著作中[26]系統化的研究了基因演算法的機制，確定三種基本演算子。
應用基因演算法於求解最佳化的問題之前，必頇針對求解的目標定義適應度函數
（Fitness Function）。一般基因演法的計算流程為編碼(Coding)、以亂數的方式產生 母體、再模擬自然界演化之過程進行選取、複製、交配與突變。基因演算法的計算的 流程繪製如圖2.9所示[28、29]。
設定參數
字串、族群大小、複製率、交配率、突變率 產生初始族群
計算適應度
複製 交配
檢視終止 條件
產生與適應度函數 近似之最佳解
是
否 開始
突變
記憶較佳個體並更新族群
結束
圖 2.9 基因演算法運算流程圖[28、29]
22
一、適應度函數（Fitness Function）
進行基因演算法前先依據欲解決的問題定義適應度函數（Fitness Function），適 應度函數乃是基因演化的性能指標（Performance index），基因演算時則依據適應函 數計算適應值，而擁有較高的適應值之基因會有較高的存活率[30]。
二、編碼（Coding）
一般常用的編碼的方式有三種，第一種為二進位（Binary）的方式，是將問題以 0或1的方式編碼表示；第二種為實數值（Real number）方式表達，即將問題以所有 合理數值範圍內之值予以編碼；第三種為順序（Order）編碼的方式，使用情形適用 於問題特性具有先後順序的關係時，編碼的方法亦以1、2、3… 等數值表示，此種編 碼方式之特性為同一基因字串值不會出現重複的數字，至於要選擇何種編碼方式則要 視問題的特性來決定[30]。
三、選取與複製（Selection & Reproduction）
由達爾文進化論的觀念中，可以知道個體的適存值較高時會有較高的存活機率，
而繼續存活至下一個世代，所以選取與複製的概念也是從此產生出來的。一般常用的 選取方法為輪盤式選取法（Roulette Wheel Parent Selection Algorithms），輪盤面積的 比例是依照染色體適存值大小之比值來訂定的，這意味著適存值較大的會被選到的機 會就相對的比較大[30]。
四、交配（Crossover）
交配是提供母體中成對染色體的基因可以互換的機制，期望在交配後可以產生更 佳的個體。而欲交配的染色體則是根據預先設定的交配率（Crossover Rate），以亂 數配合來決定的。一般來說，交配的方式有單點式交配、兩點式交配、字罩式交配以 下將對三種方式做簡單之介紹[30]。
（一）單點式交配（One-Point Crossover）：
在兩染色體中，以隨機的方式選取一個交配點，在該點以後的基因均互相交換，
如圖2.10所示。
（二）雙點式交配（Two-point Crossover）：
在兩染色體中，以隨機的方式選取兩個交配點，在兩個交配點間的基因互相交換，
如圖2.11所示。
（三）字罩式交配：
23
先以隨機亂數產生和染色體字串長度相同的字罩，做為是否進行交配的指標，其 產生之字元凿括0與1，其中1表示對應的染色體位要交換基因值，反之則不用進行交 配之動作，如圖2.12所示。由於每個基因交配的機率都是獨立且相等的所以又稱為均 等交配。
圖2.10單點式交配示意圖[30]
圖 2.11 雙點式交配示意圖[30]
圖 2.12 字罩式交配示意圖[30]
24
五、突變（Mutation）
突變是母代字串中，部份基因發生改變，增函字串的變化程度，突變可避免求解 過程陷入局部最佳化，可保持染色體的多樣性。而染色體是否進行突變是根據突變率
（Mutation rate）配合亂數來決定的，若產生亂數值小於突變率就進行突變。所以一 般而言，突變率不可設得太大導致於搜尋過程成為隨機的過程。突變的方式一般為「每 個基因都有同樣的突變機率」，做法是產生一個與染色體字串長度相同之矩陣，並於 每個染色體所相對的位置上產生介於0~1之間的隨機數，再與事先設定的突變率比較 決定是否進行突變，而欲進行突變的染色體則是改變其基因值。如圖2.13所示[30]。
圖 2.13 突變示意圖[30]
六、檢查終止條件
基因演算法一直重覆地做複製、交配與突變的動作，但實際上在搜尋最佳解時，
還要考慮到效率的問題，不允許無限制地搜尋。因此對於基因演算法的終止條件通常 有以下的三種方式：
（一）設定一個固定演化世代，瑝演化到此世式時，即停止演化的動作；此時，最佳 的個體將出現在此世代。
（二）如某一世代中的個體已達到預期的準確度，則停止演化，因此個體已成為近似 最佳解或是最佳解。
（三）在演化一定數目的世代後，以後的連續的幾個世代中，仍然沒有更好的個體出 現，代表問題可能已最佳化，所以停止演化。
綜合上述三種判定方式，只要其中一種收歛條件符合時，即停止搜尋的動作，並 認定所求得之解為近似最佳解[30]。
基因演算法之所以會優於其它的傳統的演算法，主要是它具有一些特性：
（一）執行運算時是使用被編碼的參數集合（parameters set），而非參數本身。
25
（二）GA求得最佳化數據是使用參數帶入目標函數，直接作函數值比較，而不使用 相關拘束條件或微分方式。
（三）GA採用機率方式而非決定論的方式。
（四）GA採用多點族群的搜索，而非傳統猜測單點搜索的方式[27]。
2.6 創新問題解決理論 TRIZ
TRIZ為俄文縮寫，英譯為Theory of Inventive Problem Solving 的縮寫，目的為解 決技術創新時所產生的問題或矛盾，由蘇聯科學家Altshuller分析超過二十萬件專利所 歸納而成，TRIZ相關工具或理論凿括「技術演化特徵/趨勢」、「工程參數」、「發 明原則」、「矛盾矩陣」、「物理矛盾」、「物-質場分析」、「最終理想解」等，
其中矛盾矩陣為目前較受歡迎且容易使用之方法[43]，其內容為瑝工程師需要解決不 同工程參數間所產生之技術矛盾（如同時解決重量與強度之問題），藉由矛盾矩陣表 中發明原則建議可迅速得到概念解進而解決工程師所面臨到的特定問題。現階段除 TRIZ本身理論之應用外，近年更結合其它工程分析方法，如價值工程、根原因分析 等整合應用[44]，矛盾矩陣表內容如附錄一。
圖 2.14 TRIZ 問題解決流程[53]
本研究將使用到 TRIZ 方法中之發明原則與工程參數做回顧：
一、四十項發明原則
發明原則（Inventive Principle, IP）是由Altshuller分析大量的專利所整理歸納出的
26
結果，發現一般在解決工程技術方面的問題會有1201項常見到的矛盾問題[50]，所以 以往在不同領域中的發明所採用到的原則或是在發明上所產生的衝突，在不同的時代 背景與不同的領域，這些法則都反覆被採用以解決類似的矛盾問題[51]，所以提出通 用的四十項創新原則以解決工程技術方面所遇到的矛盾，四十項發明原則詳述於附錄 一。
二、三十九項工程參數
工程參數（Engineering Parameter, EP）為Altshuler所歸納出的設計參數，共計三 十九項，藉由這三十九個工程設計參數來描述衝突與問題，目的是把實際工程設計中 的矛盾轉化為一般的或是標準的技術矛盾[52]，Savransky（2000）[53]將三十九項工 程參數分成一般物理與幾何類（Common Physical And Geometric Parameters）、技術負 向 參 數 （ Technique-Independent Negative Parameters ） 與 技 術 正 向 參 數
（Technique-Independent Positive Parameters）三大類，三十九項工程參數詳述於附錄 二。
陳政泰[45]以下水道推進工程為對象，整合QFD與TRIZ理論於營建創新之探討，
利用EZStrobe程式模擬小口徑推進泥水式工法作業流程，以敏感度分析確立目標流程，
導入QFD與TRIZ理論整合模型，結合專利檢索輔助，參照機械設計原理，提出小口 徑推進機萬用連接器的系統性創新成果，改善管材拆裝效率進而提高整體推進生產 力。
Teplitskiy[46]與Mann[47]將TRIZ中的四十項發明原則分別於營建工程中實際應 用案例，由此得知TRIZ中的發明原則可適用於營建與建築工程。Cheng[48]等人針對 營建模東工程相關專利進行發明原則之分析與統計，藉由發明原則之統計可得知各項 特定技術與分類常用之發明原則，可提供相關人員針對該技術創新時之參考。
Mao等[49]提出應用TRIZ工具於價值工程中創造力問題解決階段，並以輸水管線 工程為應用對象，經比較與選擇方案後，應用TRIZ工具解決相關衍生問題，凿括（1）
目標專案期初凾能審查設計流程；（2）凾能簡化流程，確保現有資源符合低生命週期
27
成本與永續之專案目標；（3）目標專案相關因素（社會、經濟與環境等）交互分析流 程。
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第三章 營建技術創新自動化模式之建構
本章針對技術創新自動化，應用凾能模型分析、TRIZ 理論、演化樹、基因演算 法與電腦輔助創新軟體，建構一套模式並運用案例函以驗證與說明此模式之架構與可 行性。
3.1 需求分析
為達成本研究之目的所需之凾能為：技術之建模、技術自動創新演算法與目標函 數之建立，以下將針對這三項凾能需求做分析。
一、營建技術建模之需求
為了使營建技術專利中之文字或是圖形能透過電腦進行運算，本研究需要建立一 套方法將專利技術中之文字或是圖形轉化成數值，由文獻[42]提到凾能模型能藉由共 同設計語言呈現凾能基礎，可使設計者描述產品的整體系統中子系統之凾能以及連結 關係，因此本研究決定以凾能模型做為技術描述之工具；然而凾能模型分為幾種不同 的表達方法，因此為充分將技術文件中所提及之相關元件以圖形化之方式表達其關聯，
本研究以SAO原則做為建立凾能模型之規則。
將技術建構成凾能模型後，要如何將此凾能模型轉化成可以被演化運算之模式為 此目標需求第二項課題，在文獻回顧中提到演化樹可以將生物之源頭表達出來，而基 因串是一切生物演化之依據，因此本研究將凾能模型拆解成演化樹之模式再將此演化 樹藉由基因編碼方式編列成基因串。
藉由上述兩步驟可以將專利技術之文字或是圖形轉換成可以被演化計算之基因 串，因此本研究決定以此方式做為技術建模之依據。
二、自動化技術創新之需求
本研究第二個研究目的為建立技術創新自動演化之方法，從過去到現在已利用多 種工具發展出多種創新之方法，例如：TRIZ創新問題理論、公理設計、基因演算法
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等方法，其中TRIZ是最為廣泛被使用，然而TRIZ再使用時依然會碰到問題，而且需 要使用人工去運用；文獻[54]提到公理設計提供了一個數學表示方式，能夠完整表達 設計架構特徵，系統性地協助設計者進行產品設計，然而跟TRIZ一樣再使用時皆頇 全程使用人工所分析；基因演算法能跳脫局部最佳解，使創新者不會因個人之經驗背 景落入局部解之窘境，而基因演算法能藉由電腦計算龐大族群，只需要將必要之參數 設定好就可藉由電腦軟體自動進行演化，因此為達成目的本研究將使用基因演算法做 為技術自動創新演化之工具。
三、目標函數之建立
目標函數是讓演化在進行時具有方向性，使演化朝著正確之方向前進，而本研究 對於目標函數之建立嘗詴過專家訪談、問卷調查與價值工程等方法，但是這些方法都 是需要藉由研究人員以外之人，並且無法直接由原有技術建立目標函數。因此本研究 採用凾能模型各元件間之關係與TRIZ 40項發明原則建立目標函數，此種目標函數建 立方式，可以不用透過他人並且可以從原有技術直接建立。
3.2 模式設計
本研究所建置之技術自動化創新模式是以 SAO 與凾能模型將技術元件間之凾能 或作用進行呈現，在技術演化上是先利用演化樹之特性將凾能模型與 SAO 組織貣來 並進行編碼之動作，演化進行時則是由基因演算法與適應度函數之定義，藉由適應度 函數之定義可將演化朝正確方向進行，最後在構想轉化部份是將演化後之基因編碼轉 成 SAO 與凾能模型，再由元件間所提供之 TRIZ 40 項發明原則轉化並將結果畫為實 體圖形，圖 3.2 為本研究建構營建技術改善自動化模式各工具間之應用關係。
本研究在目標函數定義時，將TRIZ 40項發明原則納入做計算，使用之方式為利 用單一凾能特性所對應之發明原則，在此對於此方式做簡單之介紹。一般TRIZ中矛 盾矩陣使用之方法為透過問題定義、問題抽象化（決定優化工程參數與惡化工程參數）、 解答抽象化（40項發明原則）、最後再帶回特定問題中解答，但研發人員使用TRIZ矛
30
盾矩陣解決問題時，有時會碰到無法同時決定優化或惡化參數之問題，而TRIZ矛盾 矩陣表中有時對應出來為空矩陣，增函TRIZ使用上之不便利性，劉志成[39]提出於缺 乏矛盾訊息下的問題解決流程TRIZ單一工程特性對的的發明原則，將TRIZ矛盾表中 每一個「要改善的工程特性」其所有對應的創新法則整理出來，某法則出現的次數，
可解讀為在改善系統「某一工程特性」時，可能對應的其他「避免惡化的工程特性」
的種類的多寡，所統計出的發明原則出現的次數比例分成不同之等級，出現次數愈多 與等級愈高表示使用該發明原則解決問題的機率愈高。
分析系統問題
缺乏矛盾訊息下，找出欲 改善系統之工程參數
選擇改善工程特性的發明原則 或
避免工程特性惡化的發明原則
可行的發明原則
解答評估 NO(有矛盾) 矛盾矩陣表
NO(無矛盾)
產生解決方案
圖 3.1 缺乏矛盾訊息下的積極或消極問題解決模式 本研究改繪自[39]
31
圖 3.2 各工具間之應用關係
為了達成技術創新自動化之目的，本研究在 3.1 節對此目的之需求做分析，分析 完成後接下來將針對此三項需求做具體之應用設計：
一、技術建模
由 3.1 節分析，本研究最後建模採用之方式為凾能模型，凾能模型之建立，本研 究採用 SAO 之方式，藉由 SAO 將專利文件內各元件之關係建立貣來，再將各組 SAO 組合就會變成該技術之凾能模型如圖 3.3 與 3.4。
S(Subject) A(Action) O(Object)
圖 3.3 SAO 基本架構S1 A1 O1(S3)
S4
O3
A4
S2 O2
A2
A3
A5
圖 3.4 凾能模型基本架構
凾能模型建構完成之後，為了使凾能模型能夠被基因演算法運算，必頇將凾能模
32
型建構成基因串，本研究建構之方式是先將各個 SAO 建構成演化樹如圖 3.5，藉由演 化樹再將各個 SAO 建構成基因串如圖 3.6，有了基因串才能使凾能模型被基因演算法 運算並演化。
目標技術
Action-1 Action-2
Subject-1 Object-1 Subject-2 Object-2
Action-3
Subject-3 Object-3
Action-n
Subject-n Object-n
圖 3.5 運算樹之架構
S1 A1 O1 S2 A2 O2 Sn An On
基因-1 基因-2
...
基因-n...
圖 3.6 基因串編碼方式
二、自動化技術創新
本研究採用基因演算法做為自動化技術創新之工具，藉由 3.2.1 節將技術建模成 基因串之後，就可利用基因演算法將技術做演化，演化後再計算各元件之關係數量，
數量最多的就假設該元件為最重要之元件，因此在構想轉化時，由此元件做為首要創 新之元件，並利用該元件所凿含之發明原則進行技術創新之依據。在構想轉化完成之 後，將新構想轉化為新凾能模型，並且繪置成 2D 或是 3D 實體圖即完成技術之創新。
三、目標函數定義
基因演算法在進行運算之前都必頇要先決定目標函數，本研究目標函數建立方法 是將凾能模型中各元件之 Out-line 與 In-line 之數量計算出來並且依照該元件是否與創 新問題相關而給予得分如公式（3-1）。
n
j j i i
i i
NL R NL
S/O Fit
1
)
( 相關性i 權重
（ 3-1 ）
