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研究生:林靖國
研究生(外文):Ching-Kuo Lin
論文名稱:阻隔條件考量下具非等效平行機台之流程型排程問題研究
論文名稱(外文):An Approach of Blocking Flow Shop Scheduling with Unrelated Parallel Machine
指導教授:柯千禾柯千禾引用關係駱景堯駱景堯引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:大葉大學
系所名稱:工業工程與科技管理學系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:114
中文關鍵詞:非等效平行機台多階段流程型排程阻隔條件粒子群最佳化演算法基因演算法
外文關鍵詞:non-identical parallel machineflow shopblockingPSOGA
相關次數:
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本研究是針對非等效平行機台(unrelated parallel machine)的多階段流程型排程問題進行研究。研究中並考量阻隔條件(blocking)、可分割整備時間(separable setup time)、加工順序相依的拆卸時間(separable dependent removal time)以及搬運時間等因素,進行各工作於各階段機台之加工順序安排。研究之進行,首先以總完工時間最小化為目標,建構出數學模式對小規模問題求得最佳解。隨後對於中、大規模問題,則建構出粒子群最佳化演算法(更新方式一、更新方式二)及基因演算法等兩種演算法進行求解,並分別對兩種演算法中進行實驗設計及測試分析,提出各規模下之建議參數設定,且由實驗結果顯示PSO更新方式二在三演算法中有最佳的求解品質。
In this research, we study the blocking flow shop scheduling with unrelated parallel machine of minimizing makespan. We also consider the sequence independent setup time, processing time, dependent removal and transportation time. To solve the addressed problem two different solving models are developed. First, we propose a 0-1 integer programming model to get optimization solution. But, the mathematical model consumes too much time to solve medium or large size problem, so we propose two heuristic which are based on PSO and GA. During the research, the parameters used is the heuristics that affect the solution quality and efficiency are analyzed and designed. The experimental results are reported, and provided for the references for the further research.
目錄

封面內頁
簽名頁
授權書 iii
中文摘要 iv
英文摘要 v
誌謝 vi
目錄 vii
圖目錄 x
表目錄 xi
第一章 緒論 1
1.1 研究動機及目的 1
1.2 問題描述與假設 2
1.3 研究架構 3
第二章 文獻探討 6
2.1 阻隔條件下之排程問題 6
2.2 平行機台排程問題 7
2.3 考量整備時間、拆卸時間之排程問題 8
2.4 粒子群最佳化演算法及基因演算法 10
2.4.1 粒子群最佳化演算法 11
2.4.2 基因演算法 15
2.5 總結 17
第三章 數學模式之建構 18
3.1 符號定義 18
3.2 考量獨立整備、相依拆卸時間之模式 21
3.3 考量獨立整備、相依拆卸、搬運時間之模式 26
第四章 啟發式演算法之建構 32
4.1 粒子群最佳化演算法求解模式架構 32
4.1.1 編碼 33
4.1.2 起始母體 35
4.1.3 更新 37
4.2 基因演算法求解模式之建構 45
4.2.1 基因演算法求解模式架構 45
4.2.2 初始族群 48
4.2.3 適合度函數 48
4.2.4 複製 49
4.2.5 交配 50
4.2.6 突變 53
4.2.7 子代族群之產生 53
第五章 實驗結果分析 55
5.1 實驗數據與參數設定 55
5.2 演算法之參數分析 57
5.2.1 PSO_1之參數分析 58
5.1.2 PSO_2之參數設定 64
5.1.3 GA之參數設定 70
5.2 數學模式結果與啟發式演算法結果之比較 78
5.3 PSO_1、PSO_2與GA演算法之比較分析 81
第六章 結論與建議 84
6.1 結論 84
6.2 建議 85
參考文獻 86
附錄一 PSO_1實驗設計相關分析 90
附錄二 PSO_2實驗設計相關分析 98
附錄三 GA實驗設計相關分析 104
參考文獻

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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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