臺灣博碩士論文加值系統

中文摘要
型鋼產線系統裡存在多部機器，所有工作皆依相同次序在這些機器加工，屬於典型之流程型佈置，不同之產品規格在產線上之加工時間皆不相同，且瓶頸工作站將會有為數不少之待處理工作，故工作排程十分重要。
通常我們在探討流程型工廠排程問題，為使參數單純化，通常假設所研究之所有工作皆同等重要，然而現實產業中，此種假設很難合乎需求，因為營利單位成本，訂單量等定量因素實為其必要考量因素，且營業單位在接單選單策略上亦有其他定性因素必須考量，才能符合實際產業環境需求，故不能將所有工作視為同等，在本研究中，將探討型鋼流程型工廠排程與接單選單問題，並且將其影響因素區分為定量因素與定性因素同時加以考量，設法將定性因素以權重值表達，並將定量與定性因素整合投入排程模式，探討以最低總合加權流程時間為目標，以作為建立該產業排程系統之追求目標。
本研究首先以分析層級程序法（AHP）來進行定性因素探討，且以模糊理論來整合各產品別其客戶訂單量大小之定性定量綜合權重，而後發展混合型基因演算法來建構型鋼流程型工廠的排程系統。
關鍵詞：流程型工廠、總合加權流程時間、基因演算法、分析層級程序法、混合基因演算法、模糊理論。

ABSTRACT
The objectives are competitive in solving the scheduling and order selection problem for the Flowshop.
There are n jobs and m different machines. All jobs need to be scheduled m different machines，and every machine can process all n job.It is well know that all of the Flowshop scheduling，problems are NP-complete. currently，the Flowshop scheduling research has been focusing on minimizing makespan or total flow time. Recently，minimum weight tardiness performance criteria have become increasingly popular.Thus this study will be conducted in two stages. In the first stage we shall setup the weighted system for the order selection qualitative factory，base on Fuzzy and Analytic Hierarchy Process.
In the second stage we shall examine the scheduling objective of Total Weighted tardiness which is also NP-complete.The objective is to develop an heuristic solution method based on Hybrid Genetic Algorithm. This method is then tested on randomly generated problems to evaluate its computational performance. Then，the method is updated for the minimum Total Weight Flow Time Finally，several different scale numerical examples demonstrate the Genetic Algorithm proposed is efficient and fit for larger scale Flowshop scheduling problem.
Key Words :Flowshop、Total Weight Flow Time、Analytic Hierarchy Process、Hybrid Genetic Algorithm、Fuzzy.

目錄
封面內頁
簽名頁
授權書 iii
中文摘要 v
英文摘要 vi
誌謝 vii
目錄 viii
圖目錄 xi
表目錄 xii
第一章　緒論
1.1研究動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究範圍與限制 3
1.4研究方法與架構 4
第二章　文獻探討
2.1排程派工法則 7
2.2排程績效衡量準則 7
2.3排程相關文獻探討 8
2.4接單策略權重體系相關文獻探討 10
第三章　研究工具簡介
3.1基因演算法 12
3.2分析層級程序法 24
3.3模糊理論 33
第四章　接單策略與排程模式建構
4.1排程與接單策略模式之整體架構確立 37
4.2資料搜集與整理 38
4.3制定客戶別訂單接單定性因素權重值 39
4.4應用混合基因演算法求取排程最佳解 44
第五章　流程型工廠排程與接單策略運算實例
5.1資料搜集 50
5.2以AHP法訂立各定性因素相關權重 51
5.3建立綜合模糊權重 52
5.4建構加權型訂單資料庫 53
5.5建構流程型工廠排程系統 54
第六章　實驗數據分析
6.1樣本資料 55
6.2參數最佳化分析 56
6.3混合基因演算法與基因演算法執行成效比較 60
第七章　結論與建議
7.1結論 62
7.2建議 63
參考文獻 64
附錄
附錄A建構接單因素權重體系之研究問卷 66
附錄B AHP成偶比對評估表(N=3) 74
附錄C AHP客戶定性權重值統計表 76
附錄D事件程度界定之模糊問卷 79
附錄E組合事件程度界定之模糊問卷統計表 81
附錄F加權型訂單資料庫 84
附錄G參數分析彙總表 98
圖目錄
圖1型鋼生產流程圖 3
圖2 研究流程圖 5
圖3 基因演算法之演算流程圖 13
圖4 層級結構分析法作業流程圖 26
圖5 模糊系統之基本架構 35
圖6 接單策略與排程模式流程圖 36
圖7 混合基因演算法演算流程圖 45
圖8 HGA與GA收斂曲線圖 61
表目錄
表1 AHP成偶比對評估之名目尺度的強度與比重評點對
照表 28
表2 AHP成偶比對評估表（N＝4） 28
表3 N階正倒值矩陣得隨機指標R.I值表 31
表4 混合基因演算法編碼方式 46
表5 個體獨立搜尋 48
表6 標準工時表 55
表7 ANOVA分析表 57
表8 交互作用分析表 59
表9 一般參數項分析表 60

參考文獻
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