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研究生:蔡家盛
研究生(外文):Chia-Sheng Tasi
論文名稱:進化演算法於混凝土抗壓強度預測之研究
指導教授:陳莉陳莉引用關係
指導教授(外文):Li-Chen
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:土木工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:93
中文關鍵詞:強度預測混凝土抗壓強度進化演算法遺傳演算法語法式進化類神經網路
外文關鍵詞:artificial neural networksgrammatical evolutionevolutionary algorithmsgenetic algorithmsGAsGEANNEAs
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近年來隨著人口增加以及都市化的發展,傳統混凝土以不敷實際工程所需,因應現代化施工多樣性的需求,材料選用明顯複雜,除了基本的材料外,使用了多種工業副產品來提升其品質,現代化混凝土材料的掌握變得相當重要。由於材料性質的多變,傳統上的預測限制過多無法滿足需求,近年來國內陸續有應用類神經網路(artificial neural networks, ANN)於混凝土抗壓強度預測之相關研究,研究中顯示,預測準確度已大幅提升,唯類神經網路有著分析無法以公式化表達、建構成本高等缺點,且類神經網路的權重過於複雜難以解釋其物理意義。本研究嘗試結合進化演算法(evolutionary algorithms, EAs)中之語法式進化(grammatical evolution, GE)與遺傳演算法(genetic algorithms, GAs)組成GEGA模式,作為系統中抗壓強度預測模式,以期獲得更為理想的預測模型。研究中發現,GEGA模式預測效果雖較傳統迴歸分析(regression analysis ,RA)為佳,但是由各項評鑑指標顯示,精確度仍有待提升,但是相較於類神經網路,GEGA所建立之強度預測公式較為簡單且易於使用,相信如能於未來研究中加入其他參考因子,或改善其演算模式,GEGA預測模式可以有效提升其預測的準確性。
目 錄
摘要……………………………………………………………………..一
謝誌……………………………………………………………………..二
目錄……………………………………………………………………..三
表目錄、圖目錄………………..…………………………………...四-六
第一章、緒論
1-1、研究動機與目的………………………………………………1
1-2、研究方法與流程………………………………………………2
1-3、研究架構與內容………………………………………………3
第二章、文獻回顧
2-1、混凝土基本性質…………………………………..………4-13
2-2、混凝土強度模型……………………………………....…14-16
2-3、進化演算法…………………………………………………..17
第三章、理論分析
3-1、迴歸分析………………………………………………….18-22
3-2、遺傳演算法……………………………………………….23-30
3-3、語法式進化……………………………………………….31-35
3-4、類神經網路……………………………………………….36-39
第四章、混凝土強度預測模型
4-1、配比資料分類...….……………………………………….40-41
4-2、目標函數與評鑑指標.……………………………………41-42
4-3、混凝土強度模型………………………………………….42-45
第五章、結論與建議
5-1、結論……………………………………………………….46
5-2、建議……………………………………………………….47
附錄一、參考文獻…………………………………a-f
附錄二、表………………………………………....i-xii
附錄三、圖…………………………………………I-XXVII
附錄一 參考文獻
【1-1】 陳聖達、邱志間、許貫中「強塑劑添加時間對高性能混凝土工作性之影響」,台中,pp.2-1,中華民國八十六年四月。
【1-2】 陳振川,「高性能混凝土發展現況與展望」,高性能混凝土配比設計實作研討會論文集,台北,1998,1-17。
【1-3】 P.C. Aitcin, “Present and future applications on high-performance concrete”,高性能混凝土研發及推廣研討會論文輯,台北,1997,61-71。
【1-4】 黃兆龍,「高性能混凝土在台灣的應用」,高性能混凝土研發及推廣研討會論文集,台北,1997,127-143。
【1-5】 黃兆龍,「混凝土性質與行為」,詹氏書局,二版,台北,pp4,1997。
【1-6】 陳堉照,「非監督式模糊類神經網路推理模式在高性能混凝土抗壓強度預測之應用」,碩士論文,國立交通大學土木工程研究所,新竹市,(2000)。
【1-7】 彭釗哲,「以類神經網路在高性能混凝土抗壓強度之應用」,碩士論文,私立中華大學土木工程學系碩士班,新竹市,(1995)。
【1-8】 蔡閔光,「模組化類神經網路於高性能混凝土抗壓強度預測之應用」,碩士論文,國立交通大學土木工程研究所,新竹市,(2000)。
【1-9】 陳怡成,「以類神經網路作高性能混凝土配比設計之研究」, 碩士論文,私立中華大學土木工程學系碩士班,新竹市,(2001)。
【1-10】 柯泰至,「以類神經網路建構高性能混凝土工作度模型之研究」,碩士論文,私立中華大學土木工程研究所,新竹市,(2001)。
【1-11】 李程興,「應用類神經網路於混凝土強度及彈性模數之預測」,碩士論文,國立台灣大學土木工程研究所,台北市,(1997)。
【1-12】 賴鴻成,「類神經網路在混凝土材料強度之應用」,國立交通大學土木工程研究所,碩士論文。民國八十二年六月。
【2-1】 曹本介,「中低強度稻穀灰飛灰高性能混凝土之工程性質研究」,國立交通大學土木工程研究所,碩士論文。民國八十六年七月。
【2-2】 黃立信,「土木材料」,初版,三民書局,臺北市,民國八十七年三月。
【2-3】 黃兆龍,「混凝土性質與行為」高性能混凝土應用研習會,,詹氏書局,二版,台北,pp.4.中華民國八十六年八月。
【2-4】 李錫霖、劉俊杰等,「流動化混凝土研發與品管提升研究計畫期末報告」,中華大學土木工程研究所,中華民國八十六年十月。
【2-5】 林炳炎,「飛灰用在混凝土中」,初版,現代營建雜誌社,臺北市,民國八十年六月。
【2-6】 Mindess, S. ,and J.F. Young, Concrete, Prentice-Hall. Inc., Englewood Cliffs, N.J.pp.194~197(1981)。
【2-7】 葉基棟,彭耀南,黃兆龍,高健章,林建宏等,「高強度混凝土設計及施工準則初步研究」,中國土木水利工程學會,建研所專題研究成果報告A09~22,pp.8~28,中華民國八十九年。
【2-8】 Abrams, Duff A., “Design of Concrete Mixtures,” Bulletin NO. 1, Structural Material Research Lab., Lewis institute, Chicago, Dec. 1918.
【2-9】 黃兆龍,劉俊杰,「高性能混凝土緻密充填配比法及早期性質演繹」,國立台灣工業技術學院博士論文,pp.59~60,273~274,中華民國八十四年七月。
【2-10】 黃兆龍,陳建成,江明英,郭金祥,「拌和水量對混凝土工作性質影響」,中國土木水利學刊,第九卷,第四期,pp. 561-570,民國八十六年。
【2-11】 王櫻茂,「混凝土」,大中國,台南,pp.45~47,中華民國六十五年。
【2-12】 De Larrard, F., and M. Buil, “Granularite et compacitedans les materiaux de genie civil,” Material et Structure.,20,pp.117~126(1987)。
【2-13】 黃兆龍,劉俊杰,「高性能混凝土緻密充填配比法及早期性質演繹」,國立台灣工業技術學院博士論文,pp.59~60,273~274,中華民國八十四年七月。
【2-14】 Koza, J.R., Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, Cambridge, MA: MIT Press (1992).
【2-15】 Koza, J.R., Genetic ProgrammingⅡ: Automatic Discovery of Reusable Programs, Cambridge, MA: MIT Press (1994).
【2-16】 Koza, J.R., Genetic ProgrammingⅢ: Darwinian Invention and Problem Solving, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann (1999).
【2-17】 Freeman, J.J., “A Linear Representation for GP using Context Free Grammars,” in Genetic Programming 1998: Proceedings of the 3rd Annual Conference. Koza, J.R., Banzhaf, W., Chellapilla, K., Deb, K., Dorigo, M., Fogel, D.B., Garzon, M.H.,Goldberg, D.E., Iba, H., and Riolo, R.L., Cambridge, MA: MIT Press, pp. 72-77 (1997).
【2-18】 Gruau, F., “Neural Network synthesis using cellular encoding and the genetic algorithm,” Ph.D. Dissertation, Centre d’etude nucleaire de Grenoble, Grenoble, France (1994).
【2-19】 Wong, M. and Leung, K., “Applying logic grammars to induce subfunctions in genetic programming,” in Proceedings of the IEEE Conference on Evolutionary Computation. Piscataway, NJ: IEEE Press, pp. 737-740 (1995).
【2-20】 Keller, R., and Banzhaf, W., “GP using mutation, reproduction and geno-type-phenotypes,” in Genetic Programming 1996: Proceedings of the 1st Annual Conference. Koza, J.R., Goldberg, D.E., Fogel, D.B., and Riolo, R.L., Cambridge, MA: MIT Press, pp. 116-122 (1996).
【2-21】 Paterson, N., and Livesey, M., “Evolving caching algorithms in C by GP,” Genetic Programming 1997: Proceedings of the 2nd Annual Conference. Cambridge, MA: MIT Press, pp. 262-267 (1997).
【2-22】 Whigham, P., “Grammatically-based Genetic Programming,” in Proceedings of the Workshop on GP: From Theory to Real-World Application. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, pp. 33-41 (1995).
【2-23】 Horner, H., “A C++ Class Library for Genetic Programming: The Vienna University of Economics Genetic Programming Kernel Release 1.0, Operating Instruction,” Vienna University of Economics, Vienna, Austria (1996).
【2-24】 Whigham, P., “Inductive bias and genetic programming,” in First International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications. Stevenage, U.K., pp. 461-466 (1995).
【2-25】 Whigham, P., “Search Bias, Language Bias and Genetic Programming,” in Genetic Programming 1996: Proceedings of the 1st Annual Conference. Koza, J. R., Goldberg, D. E., Fogel, D. B., and Riolo, R. L., Cambridge, MA: MIT Press, pp. 230-237 (1996).
【3-1】 Stephen A. DeLurgio,Forecasting Principles And Applications,台灣西書出版社。
【3-2】 葉怡成,預測工程學。
【3-3】 吳東霖、林傑斌、劉明德,SAS與統計模式建構,文魁資訊股份有限公司。
【3-4】 張斐章、陳莉,「模糊推論結合遺傳演算法於建立水庫即時操作專家系統之研究」,農業工程研討會,第371-385頁 (1993)。
【3-5】 陳莉,「以物件導向之遺傳演算法優選水庫運用規線之研究」,國立台灣大學農業工程研究所博士論文 (1995)。
【3-6】 Goldberg, D.E., “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning,” Addison-Wesley Publishing Company, INC. (1989).
【3-7】 Wardlaw, R., and Sharif, M., “Evaluation of genetic algorithms for optimal reservoir system operation,” J. Water Resour. Plng. And Mgmt., ASCE, Vol. 125, No. 1, pp. 25-33 (1999).
【3-8】 石明輝,「基因演算法在多水庫多目標規劃之應用」,交通大學土木研究所碩士論文 (1999)。
【3-9】 郭蒼霖,「遺傳演算法於多水庫最佳操作規線優選之應用」,交通大學土木研究所碩士論文 (2000)。
【3-10】 鄭蔚辰,「應用遺傳演算法探討多目標水資源系統分析─以濁水溪流域為例」,台灣大學土木研究所碩士論文 (2000)。
【3-11】 陳國良、王煦法、庄鎮泉、王東昇,「遺傳演算法及其應用」,人民郵電出版社 (1999)。
【3-12】 Thierens , D., “Analysis and Design of Genetic Algorithm,” Ph.D. Dissertation, Kathol. Univ. Leuven, Belgium (1995).
【3-13】 Grefenstette, J.J., “Genetic Algorithms and Their Applications,” Proceedings of an International Conference on Genetic Algorithms. Lawrence Erbaum Associates, Hillsdale, N.J. (1985).
【3-14】 Mercer, R.E., “Adaptive Search Using a Reproductive Meta-plan,” Unpublished master’s thesis, University of Alberta, Edmonton (1977).
【3-15】 DeJong, K.A., “Analysis of the Behavior of a Class of Genetic Adaptive Systems,” Ph.D. Dissertation, Department of Computer and Communications Sciences, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan (1975).
【3-16】 Partick, R., Minsker, B., and Goldberg, D.E., “Designing a competent simple genetic algorithm for search and optimization,” Water Resources Research, Vol. 36, No. 12, pp. 3757-3761 (2000).
【3-17】 DeJong, K.A., “Genetic Algorithms Are Not Function Optimizer,” Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, pp. 187-202 (1993).
【3-18】 何智超,「遺傳演算法應用於雨水下水道最佳化設計」,中華大學土木研究所碩士論文 (2001)。
【3-19】 Richardson, J.T., Mark, R.P., Gunar, L., and Mike, H., “Some guidelines for genetic Algorithms with penalty functions,” The third International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, pp. 191-195 (1989).
【3-20】 江伯寬,「以進化演算法應用於德基水庫及時操作之研究」,中華大學土木研究所碩士論文 (2002)。
【3-21】 Smith, A.E., and David, M.T., “Genetic optimization using a penalty function,” The Fifth International Conference on Genetic Algorithms and Their Application, pp. 499-505 (1993).
【3-22】 Homaifar, A., Charlene, X.Q., and Steve, H.L., “Constrained optimization via genetic algorithms,” Simulation, Vol. 62, No. 4, pp. 242-254 (1994).
【3-23】 Michalewicz, Z., and Janikow, C.Z., “Handling Constraints in Genetic Algorithms,” The Fourth International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, pp. 151-157 (1991).
【3-24】 Wright, A., “Genetic Algorithms for Real Parameter Optimization,” in Foundations of Genetic Algorithms, Rawlins, G.J.E.(editor), Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, pp. 205-218 (1991).
【3-25】 葉昭憲,「運用多目標遺傳演算於滯洪壩系統之規劃」,台灣水利,第42卷第2期,第70-81頁 (1997)。
【3-26】 Patterson, D.W., Introduction to Artificial Intelligence and Expert Systems, Prentice-Hall Inc. (1990).
【3-27】 Davis, L., “Genetic Algorithms and Simulated Annealing,” Vol. 216, Pitman London (1987).
【3-28】 焦李成,「神經網路系統理論」,儒林書局有限公司(1991)。
【3-29】 葉怡成,「類神經網路模式應用與實作」,二版,儒林圖書有限公司,民國八十二年八月。
【3-30】 林昇甫,洪成安,「神經網路入門與圖樣辨識」,初版,全華科技圖書股份有限公司,台北市,民國八十二年九月。
【3-31】 高清雲,「類神經網路在結構主動控制上的應用」,國立交通大學土木工程研究所,碩士論文,民國八十五年六月。
【3-32】 李金進,「類神經網路在脈衝式結構主動控制上的應用」,國立交通大學土木工程研究所,碩士論文,民國八十六年六月。
【3-33】 洪士林,「類神經網路系統在土木結構設計之應用」,營建知訊,第138期,民國八十三年三月。
【3-34】 Yu, T., and Bentley, P., “Methods to evolve legal phenotypes,” in Parallel Problem Solving from Nature─PPSNⅤ, Eiben, A.E., Schoenauer, M. and Back, T., Berlin, Germany: Springer-Verlag, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1498, pp. 280-291 (1998).
【3-35】 Koza, J.R., Genetic ProgrammingⅡ: Automatic Discovery of Reusable Programs, Cambridge, MA: MIT Press (1994).
【3-36】 DARPA Neural Network study,(1998).
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