臺灣博碩士論文加值系統

基因演算法乃根據自然進化原則所發展出之最佳化求解理論，在尋優的過程中，同時針對一組解而非單一點進行搜尋，某一解尋優至另一解採用隨機方式之移動規則，可避免陷入局部最小值內，雖求解迅速，但未必是最佳解；而類神經網路法具有學習歸納、快速穩定等優點，故能自動彙整產生規則。
「訂單排程」是生產系統運作的重要課題之一。主要的目的是符合各項必要的限制條件下，能夠使最大完工時間、總流程時間與總延誤時間達到最小之要求。
本研究中提出一個整合基因演算法與類神經網路法之應用模式來求解流程式工廠訂單之排程，藉由基因演算法所模擬得之訂單資料與最佳排程狀態做為輸入與輸出值，並輔以倒傳遞類神經網路法完成類神經網路之訓練分析。最終以A電腦股份有限公司為例進行系統模擬評估，結果顯示，基因演算法與類神經網路法之整合應用模式不僅優於傳統排程與啟發式演算法，甚至比單純基因演算法所得的平均數據更低，足以證明兩者整合之優勢所在。

摘 要 I
英文摘要 II
致 謝 III
目 錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究範圍 3
1.4研究步驟 4
第二章　文獻探討 6
2.1現場排程與流程型工廠 6
2.1.1現場排程的意義 6
2.1.2現場排程的方法 7
2.1.3流程式工廠 8
2.1.4流程式排程相關文獻探討 8
2.1.5績效衡量準則 13
2.1.6多目標決策之研究方針 16
2.1.7變動權重 17
2.2基因演算法定義 18
2.2.1基因演算法簡介 19
2.2.2基因演算法演算法則 23
2.2.3基因演算法應用於流程工廠排程的探討 24
2.3類神經網路定義 25
2.3.1類神經網路簡介 26
2.3.2類神經網路的學習與架構 29
2.3.3倒傳遞類神經網路 32
第三章 研究理論架構 33
3.1基因演算法基本架構 33
3.1.1基因演算法執行流程 35
3.1.2基因演算法的參數設定 43
3.2倒傳遞類神經網路之基本架構 44
3.2.1倒傳遞類神經網路之運作模式 46
3.2.2倒傳遞類神經網路演算法 48
3.2.3倒傳遞類神經網路參數設定 52
第四章 研究方法 59
4.1研究方法架構 59
4.2基因演算法模組 61
4.3倒傳遞類神經網路模組 66
第五章 實證分析 74
5.1個案描述 74
5.1.1公司簡介 74
5.1.2生產製程 74
5.1.3生產基本資料 77
5.2模組參數設定分析與探討 78
5.2.1基因演算法模組 78
5.2.2類神經網路模組 81
5.3系統模擬 87
5.4績效分析 94
第六章 結論與未來研究方向 96
6.1本研究結論 96
6.2未來研究方向 97
參考文獻 99

【1】郭明泰，「流程式排程－多準則啟發式演算法之研發與績效評估」，國立中正大學企業管理研究所，碩士論文，民國88年。
【2】鄧浩敦，「混合基因演算法於流程工廠排程問題之應用」，私立逢甲大學工業工程研究所，碩士論文，民國89年。
【3】汪玉柏，「運用基因演算法求解流程型工廠之多目標排程」，國
立台灣科技大學工業管理研究所，碩士論文，民國88年。
【4】張元泓，「預測技術--迴歸與類神經網路」， 國立中興大學(台北)統計學研究所，碩士論文，民國86年。
【5】于學海，「結合遺傳演算法與類神經網路求解容器內商品裝填
問題」，國立成功大學工業管理研究所，碩士論文，民國85年。
【6】李重毅，「流程式排程與評估－運用減少閒置時間之啟發式演
算法」，國立中正大學企業管理研究所，碩士論文，民國87年。
【7】陳士賢，「以倒傳遞網路法結合基因演算法做短期火力機組調派」，國立中山大學電機工程研究所，碩士論文，民國90年。
【8】陳建良，「排程概述」，機器工業雜誌，第153期，122-137頁
，民國84年。
【9】林信成，陳永耀，「自我學習法則在模糊推論系統上之應用」，模糊系統學刊，17-26頁，民國84年。
【10】葉怡成，「應用類神經網路」，儒林圖書有限公司，第三版，
民國90年。
【11】葉怡成，「類神經網路模式應用與實作」，儒林圖書有限公司，
第七版，民國90年。
【12】周政宏，「神經網路-理論與實務」，松崗電腦圖書資料股份有
限公司，初版，民國84年。
【13】周富得，「流程型工廠動態排程在雙評估準則下之整數規劃模式」，中華工業工程學會86年度年會論文集，第59-64頁，民國86年。
【14】Autin, S., “An introduction to genetic algorithms,” AI Expert, pp.49-53 (1990).
【15】Campbell. H.G., Dudek, R.A. and Smith. M.L., “A heuristic Algorithm for n-job, m-machine sequencing problem,” Management Science, Vol. 16, pp.B630-637 (1970).
【16】Cleveland, G.A. and S. F. Smith, “Using Genetic Algorithm to Schedule Flow Shop Release,” Proc. Of the Third Int. Conf. Genetic Algorithm, pp.160-169 (1989).
【17】Chen, C. L., Vempati, V. S., and N. Aljaber, “An application of genetic algorithms for flow shop problem,” European Journal of Operational Research, Vol. 80, pp.385-396 (1995).
【18】Dannenbring, D.G., “An evaluation of flowshop sequencing heuristics,” Management Science, Vol. 23, pp.1174-1182 (1977).
【19】Dileep, R. S., “Industrial Scheduling,” PWS Publishing Company (1997).
【20】Daniel, R. L. and R. J. Chambers, “Multiobjective flowshop scheduling,” Naval Research Logistics Quarterly, Vol. 37, pp.981-995 (1990).
【21】Falkenaurer, E. and Bouffouix, S., “A genetic Algorithm for Job Shop Scheduling,” Proceedings of the 1991 IEEE International Conference on Robitcs and Automation Sacramento, April, pp.824-829 (1991).
【22】Geldberg, D. E., “Genetic Algorithm in Search,” Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley Reading, MA (1989).
【23】Gupta, M. C., Gupta, Y. P., and Kumar, A., “Minimizing flow time variance in a single machine system using genetic algorithms,” European Journal of Operational Research, Vol. 70, pp.289-303 (1993).
【24】Gen, M. and R. Cheng, “Genetic algorithms and engineering design,” Wiley＆Sons, New York (1997).
【25】Gillies, A., “Machine learning procedures for generating image domain feature detector,” Ph. D. thesis, University of Michigan Press, Ann Arbor (1985).
【26】Gangaharan, R. and C. Rajendran, “A simulated annealing
heuristic for scheduling in a flowshop with bicriteria,” International Journal of Computers and Industrial Engineering, Vol. 27, pp.473-476 (1994).
【27】Ho, J.C., “Flowshop Sequencing with mean flow time objective,” European Journal of Operational Research, Vol. 81, pp.571-578 (1995).
【28】Hush, S. H. and B. G. Horne, ”Progress in supervised neural networks,” IEEE Signal Processing Magazine, January, pp.8-39 (1993).
【29】Johnson, S. M., “Optimal two- and three-stage production schedules with set-up times included,” Naval Research Logistics Quarterly, Vol. 1, pp.61-68 (1954).
【30】J. Holland, “Adaptation in Natural and Artificial System,” University of Michigan Press Ann Arbor, Michigan (1975).
【31】James, R. E., “Production/Operations Management,” Fifth Edition, West Publishing Company (1997).
【32】Jay H., Barry R., “Operation Management,” Fifth Edition, Prentice-Hall Inc. (1999).
【33】King, J. R., and Spachis, A. S., “Heuristics for flowshop scheduling,” International Journal of Production Research, Vol. 18, pp.345-357 (1980).
【34】Michael, Pinedo, “Scheduling---Theory, Algorithms, and System,” pp.1-7, 93-113 (1995).
【35】Murata, T., Ishibuchi, H., and Tanaka, H., “Genetic algorithms for flowshop scheduling problems,” International Journal of Computers and Industrial Engineering, Vol. 30, pp.1061-1071 (1996).
【36】Michalewicz, Zbigniew, “Genetic algorithm + Data structures = Evolution programs,” 2nd ed., Springer-Verlag New York (1994).
【37】Murata, T., Ishibuchi, H., and Tanaka, H., “Multi-objective genetic algorithm and its applications to flowshop scheduling,” International Journal of Computers and Industrial Engineering, Vol. 30, pp.957-968 (1996).
【38】Nawaz, M., Enscore, Jr. E. E., and Ham, I., “A heuristic algorithm for the m-michine, n-job flowshop sequencing problem,” OMEGA, Vol. 11, pp.91-95 (1983).
【39】Nagar, A., Heragu, S. S., and J. Haddock, “A branch and bound approach for a two-machine flowshop scheduling problem,” Journal of Operations Research Society, Vol. 46, pp.721-734 (1995).
【40】Park, Yang-Byung, “An Evaluation of Static flowshop scheduling heuristics in dynamic flowshop models via a computer simulation,” Computer & Industrial Engineering, Vol. 14, Iss. 2, pp.103-112 (1988).
【41】Panwalkar, C., and D. Chaudhuri, “The lessons of flowshop scheduling research,” Operational Research, Vol. 40, pp.7-13 (1992).
【42】Rajendran, C., “Heuristic algorithm for scheduling in a flowshop to minimize flowtime,” International Journal of Production Economics, Vol. 29, pp.65-73 (1993).
【43】Rajendran, C. and Chaudhuri, Dipak, “An efficient heuristic approach to the scheduling of jobs in a flowshop,” European Journal of Operational Research, Vol. 61, Iss. 3, pp.318-325 (1992).
【44】Selen, W. J. and D. Hott, “A mixed integer goal programming formulation of the standard flowshop scheduling problem,” Journal of Operations Research Society, Vol. 37, pp.1121-1128 (1986).
【45】Sridhar, J. and C. Rajendran, “Scheduling in flowshop and cellular manufacturing systems with multiple objectives－ a genetic algorithmic approach,” Production Planning & Control, Vol. 7, pp.374-382 (1996).
【46】Schaffer, J. D., “Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms,” Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms, pp.93-100 (1986).
【47】William, J. S., “Production/Operation Management,” Sixth Edition McGraw Hill Company (1999).
【48】Wilson, J. M., “Alternative formulations of a flowshop scheduling problem,” Journal of Operations Research Society, Vol. 40, pp.395-399 (1989).