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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:彭均成
研究生(外文):Peng, Chun Cheng
論文名稱:結合免疫與螞蟻演算法應用於多目標最佳化之研究
論文名稱(外文):A Study of the Multi-Objective Optimization Based on the Immune and Ant Algorithm
指導教授:黃仁聰黃仁聰引用關係
指導教授(外文):Huang, Jen Tsung
口試委員:林棋瑋楊至誠
口試委員(外文):Yang, Chih Cheng
口試日期:2012-07-10
學位類別:碩士
校院名稱:高苑科技大學
系所名稱:機械與自動化工程研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:免疫演算法螞蟻演算法多目標規劃最佳化
外文關鍵詞:Immune AlgorithmAnt AlgorithmMulti-ObjectiveOptimization
相關次數:
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當一工程問題有兩個以上的目標或設計需求時;例如機械加工同時要求加工速度與加工後精度,則必須找出一個滿足各目標所需的一組折衷參數解。免疫演算法(Immune Algorithm)是仿生物智慧型演算法的一種,應用生物中抗原(Antigen)與抗體(Antibody)間運作原理於最佳化求解上,螞蟻演算法(Ant Algorithm)為仿螞蟻外出尋找食物的最短路徑原理,將此原理量化成數值模式之演算法。本文探討免疫演算法與螞蟻演算法之間的差異,以及分析結合免疫演算法與螞蟻演算法在限制條件下規劃得到的最佳化組合解。本研究以Visual Basic 6.0程式撰寫建立免疫與螞蟻演算法,搭配具穩健性設計之田口實驗計劃法進行實驗驗證,經由文獻案例資料進行本演算法之可行性評估,並透過實際車床加工試驗進一步確認本演算法之優越性。研究結果顯示結合免疫與螞蟻之演算法可有效地減少求解最佳參數組所需的搜尋次數。
The optimal setting of machining parameters for multiple objectives is essential in the engineering field, especially for a machining process which request for both machining speed and accuracy. Immune Algorithm is an intelligent algorithm of information manipulation based on the relationship of antigen and antibody. The goal was achieved by two searching procedures cooperatively, including local and global searching mechanisms. Ant algorithm imitates living ants in looking for food based on the shortest paths. By integrating Immune and Ant algorithm, this paper proposes an approach to obtain the parameters for multi-objective optimization, written in Visual Basic 6.0. The literature case data were used to verify the validation of the proposed algorithm. Moreover, based on Taguchi method, some turning processes were tested to confirm the feasibility of this proposed algorithm. The results show that the searching numbers can be reduced effectively for the optimal parameters combination by this algorithm.
摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
數學符號 IX
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 2
1.3 研究目的 5
1.4 本文架構 7
第二章 生物免疫系統與螞蟻系統 10
2.1 生物免疫系統 10
2.1.1 免疫演算法則 14
2.1.2 免疫演算法求解 15
2.2螞蟻系統 22
2.2.1 螞蟻生活習性 22
2.2.2 螞蟻演算法求解 23
第三章 免疫-螞蟻演算法 30
3.1 免疫-螞蟻演算法則 30
3.2 演算法之測試 34
第四章 實驗設備與方法 37
4.1 田口實驗規劃 37
4.2 實驗設備 40
第五章 結果與討論 44
5.1 演算法可行性評估 44
5.2 車床加工因子分析 47
5.3車床加工實例測試 53
5.3.1 預測解 54
5.3.2 實際加工結果(實驗解) 55
第六章 結論與建議 57
參考文獻 58
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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