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研究生:謝穎欣
研究生(外文):Yin-Hsin Hsieh
論文名稱:應用田口方法於基因演算法輸入參數設計--以求解多模式專案排程下資源撫平為例
論文名稱(外文):A Study in Genetic Algorithm Parameter Design Using Taguchi Method--An Example of Resource Leveling in Multi-Mode Project Scheduling
指導教授:曾清枝曾清枝引用關係何應欽何應欽引用關係
指導教授(外文):Ching-Chih TsengYing-Chin Ho
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:工業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:多模式專案排程資源撫平遺傳演算法田口方法參數設計
外文關鍵詞:Parameter DesignResource LevelingTaguchi MethodGenetic AlgorithmMulti-Mode Project Scheduling
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「資源撫平」,定義為在固定原有的工期之下,嘗試去減少因為資源消耗而產生之波動。高度的全球競爭下迫使許多公司在必須對昂貴的資源(如高成本之機台)去進行最佳與均勻地利用。因此,於資源限制專案排程下,如何減少資源使用所造成之波動所運用的方法,變得越來越重要。
在專案排程中,依照限制的不同,分為「資源限制下」與「時間限制下」之專案排程問題。而所謂「時間限制下」之專案排程問題,就是在某一固定的工期內,目的使其資源使用波動最小化,也就是「資源撫平」問題。曾有論文探討過單一模式下的資源撫平問題,但是加入多模式之考量後,會使得問題更加具有一般化。但是,必然也會增加其資源撫平的複雜性與困難度。
以往,曾有論文以遺傳演算法來進行此問題之求解。然而,對於遺傳演算法中的運運算元之參數設定,仍然沒有經過研究。本論文嘗試以田口方法中的「參數設計」以視基因演算法為一個系統的角度,並運用田口方法中的參數設計原理,進行實驗與分析驗證,找出在處理專案中資源撫平問題下,採用基因演算法求解所建議輸入的最佳參數組合,並以模擬實驗的結果,來實證經由參數設計找到之最佳組合確實能找到更佳之解。
“Resource Leveling” is defined that under the original fixed project duration it attempts to decrease the fluctuations incurred by resource consumption. Beneath highly global competition some companies must to utilize expensive resource, i.e. high cost machine optimally and uniformly. Therefore, the techniques toward how to diminish the fluctuations caused by resource demand are getting more important.
Depends on different constraints, the project scheduling problem divides into two dimensions, which are “under time constraint” and “under resource constraint”. The former problem, which attempts to minimize the fluctuations of resource demand, also called “resource leveling” problem. The genetic algorithm has been applied to the problem under multi-mode situation. However, the parameters of GAs haven’t been researched. This thesis tries to verify the better solution can be found using the “Parameter Design” of Taguchi method.
摘要 I
ABSTRACT II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VI
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4研究流程 4
第二章 文獻探討 5
2.1多模式資源限制專案排程問題 5
2.2 資源撫平 7
2.3 基因演算法 12
2.3.1 編碼 13
2.3.2 適應函數 13
2.3.3 選擇 14
2.3.4 交配 14
2.3.5 突變 16
2.3.6停止條件 16
2.4 田口方法 16
2.4.1品質損失函數 17
2.4.2參數設計的步驟 19
2.4.3 S/N比 19
2.4.4常用直交表 21
第三章 問題陳述與研究方法 24
3.1 問題描述 24
3.2 數學模式 24
3.4 田口實驗方法—參數設計 27
3.4.1 問題分析及實驗目的 27
3.4.2 實驗特性分析 27
3.4.3 決定控制因數與水準 27
3.4.4 直交表的選擇 29
3.5 遺傳演算法 30
3.5.1 編碼方式 31
3.5.2 起始解 31
3.5.3 交配 31
3.5.4 突變 32
3.5.5 選擇 32
3.5.6 適應函數 32
3.5.7 遺傳演算法流程 32
第四章 案例實證 34
4.1 案例產生 34
4.2 實驗環境 34
4.3 實驗設計 34
4.4 數據分析 37
4.4.1 田口實驗分析 37
4.4.2 確認實驗 41
4.4.3 結果比較 44
4.4.4 目標值變異程度比較 46
第五章 結論與未來研究 49
參考文獻 50
附錄 A 田口實驗數據表 54
附錄B 回應圖 69
附錄C 結果比較表 73
附錄D 變異數比 77
參考文獻
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