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 參數設計是決定製程或產品設計上成敗的一個重要關鍵，參數設計中較著名的穩健設計就是田口方法，但是田口方法只適用於參數可設定水準數只有數個的情況。當面臨參數水準的可設定範圍是在連續區間時，一般會用反應曲面法或田口方法加上類神經網路法來設定最佳參數值，由於都須建立一個數學模型來探討參數與反應值的關係，若一開始數學模型的架構不符真實狀況時，會造成選取的最佳參數不是連續區間上的最佳參數或使用選取最佳參數的預估結果再現性不高。因此，本研究結合原有的田口方法及作業研究中的簡易的最佳點搜尋技巧，在連續區間上重複的執行田口方法進而穩健的逐步提升參數到最佳值。最後將用本研究提出的連續型因子參數設計法來為基因演算法設定參數，並以用於實際的大型整數規劃問題 - 台灣高鐵排班問題為例，結果將呈現本研究提出的方法可以比反應曲面法更有效的提升基因演算法的效能，且用本研究方法設定的最佳參數更可以穩定的優化基因演算法在處理相似整數規劃問題的效能。
 Parameter setting is an important procedure to design an effective and stable operation system. The most famous robust design is the Taguchi method. However the Taguchi method designs the optimal values only for operation parameters with ranges in several selectable levels but not in continuous areas. Currently, the response surface method and the Taguchi method with neural network techniques are the popular methods for setting parameters in continuous intervals. Both these two methods search the optimal operation setting based on derivative mathematical models. Thus, a wrong assumption for the mathematical model formation at the beginning will lead to a false optimal. Therefore, we develop a robust method for setting parameter in continuous intervals. The method will not need to assume the possible mathematical model formation at the beginning. Our idea is to introduce a simple operations research technique to work with the robust Taguchi method. This developed method performs the robust Taguchi process iteratively and use the operations research technique to improve the quality of each Taguchi result. This developed method will apply to search the parameter setting for optimizing the performance of a genetic algorithm. A practical integer programming problem, the Taiwan High Speed Rail scheduling problem, is used to test the performance of the genetic algorithm. The result shows that the proposed method improves the performance of the genetic algorithm and the result data show that this method is better than the popular response surface method.
 摘要 IAbstract III謝誌 V目錄 VI圖目錄 IX表目錄 X第壹章 緒論 11.1研究背景與動機 11.2研究目的 21.3 研究範圍與限制 31.4研究流程 3第貳章 文獻探討 52.1田口方法之概論 52.2田口方法之應用 72.3田口方法於連續型參數之問題 12第參章 研究方法 153.1連續型因子的參數設計法的介紹 153.2穩健連續型因子的參數設計法的步驟介紹 17第肆章 實證與分析 244.1 高鐵排班問題 244.2 基因演算法簡介 254.3 數據分析 264.3.1連續型因子的穩健參數設計與其他參數設定比較 324.3.2確認實驗 344.3.3參數起始點比較 35第伍章 結論與建議 39參考文獻 41附錄二 列車停靠方式組合 49附錄三 各起訖點之平均票價表 50附錄四 每日各時段起迄點之旅客總數(人次) 51附錄五 南下與北上高鐵基本運轉時分 63附錄六 南下與北上高鐵最佳班表 64作者簡介 69
 1. 朱光華，2006，應用田口方法評量存開性動脈導管在主動脈造影之最佳調整參數，中台醫護技術學院放射科學研究所碩士論文。2. 余雅屏，2012，應用田口方法於非線性柏努力灰色預測方程參數設計之研究，義守大學工業管理學系碩士論文。3. 吳榮峰，2009，使用田口方法最佳化設計散熱器之研究，正修科技大學機電工程研究所碩士論文。4. 李成禎，1999，應用田口法實現感應電動機之參數量測與強健速度控制器設計，中正理工學院電機工程研究所碩士論文。5. 李祥和，2010，運用田口方法探討影響光學鏡片品質之要因，逢甲大學工業工程與系統管理學系碩士論文。6. 李閔隆，2006，考慮旅客等候意願之高鐵最適班表，國立高雄第一科技大學運籌管理系碩士論文。7. 李輝煌，2008，田口方法：品質設計的原理與實務，高立圖書有限公司出版。8. 林錫慶，2010，運用田口方法探討浮凸螺帽焊接之最佳化，國立台北科技大學工業工程與管理系碩士論文。9. 邱奕琛，2001，類神經田口法在加工毛邊預測及最佳化參數之應用，國立中興大學機械工程學系碩士論文。10. 洪宗乾、徐學禮，2013，運用田口方法提升基因演算法效率的創新技術，屏東科技大學產業創新與科技管理研討會。11. 洪宗乾、蘇慧娟，2013，運用反應曲面法提升基因演算法效率的創新技術 ，南榮學報第十六期，台南，台灣。12. 馬心怡，2010，應用計算智能技術於製程最佳化，交通大學工業工程與管理系所博士論文。13. 張旭華，2007，混合智慧系統於具多品質特性的雙動態信號實驗之最佳參數設計與產業實務應用，國立臺北商業技術學院。14. 張魁麟，2003，田口方法在筆記型電腦CPU過熱改善之研究，國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所碩士論文。15. 陳昌祺，2007，以田口方法評估核子醫學單光子電腦斷層造影參數，中臺科技大學放射科學研究所碩士論文。16. 陳毓夫，2012，利用田口法於自行車車架垂直拉力分析，南台科技大學機械工程系碩士論文。17. 陳道偉，2009，基於田口法之創新搜尋演算法應用於離散全域最佳化問題，國立臺灣海洋大學系統工程暨造船學系碩士論文。18. 曾彥羲，2003，田口方法應用於高速CNC銑削加工製程之最佳參數設計，國立高雄第一科技大學機械與自動化工程所碩士論文。19. 黃柏儒，2008，應用田口方法品質分析於單壁奈米碳管的原材料，國立交通大學工業工程與管理系所碩士論文。20. 葉文濱，2004，應用田口方法在剛體導引合成機構品質特性參數規劃之研究，雲林科技大學機械工程系碩士論文。21. 葉鐘介，2011，混合式田口基因演算法在模糊控制系統設計之應用，國立高雄應用科技大學電機工程系碩士論文。22. 詹曉苓，2006，運用混合演算法於田口動態特性之參數設計最佳化，國立交通大學工業工程與管理系所碩士論文。23. 蔡翔任，2012，田口方法在基因演算法的應用與限制 – 以高鐵排班問題為例，國立屏東科技大學工業管理研究所碩士論文。24. 黎漢樑，2007，應用田口方法於提升交換式電源供應器之轉換效率，國立高雄應用科技大學電機工程系碩士論文。25. 盧昆宏、黃雋心、粘孝堉，2009 ，應用灰關聯分析田口法與反應曲面法於多重品質特性最佳化製程參數設計，高雄大學，品質學會高雄分會 年度年會論文。26. 謝穎欣，2005，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，國立中央大學工業管理研究所碩士論文。27. 鍾崑來，2002，應用田口式方法於鋼板彎曲成形最佳參數選擇之研究，國立成功大學造船及船舶機械工程學系碩博士班碩士論文。28. 蘇朝墩，1997，產品穩健設計：田口品質工程方法的介紹和應用，中華民國品質學會發行。29. 蘇朝墩，2002，品質工程，中華民國品質學會發行。30. Box and Wilson , 1951, On the Experimental Attainment of Optimum Conditions. Breakthroughs in Statistics Springer Series in Statistics 1992, 267-269.31. Holland, J.H. , 1975, Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. University of Michigan Press, 1975-183.32. Leisk, G. and Saigal, A. , 1995, Taguchi analysis of heat treatment variables on the mechanical behavior of alumina/aluminum metal matrix composites, Department of Mechanical Engineering, Tufts University, Medford, MA 02155, U.S.A.33. Mimoun Y., and Mostefa R. , 2006, On the Choice Genetic Parameters with Taguchi Method Applied in Economic Power Dispatch, Leonardo Journal of Sciences, 9-24.34. Montgomery, D. C. , 2004, Design and Analysis of Experiments. Wiley,New York.35. Sun, J. U. , 2006, A Taguchi Approach to Parameter Setting in a Genetic Algorithm for General Job Shop Scheduling Problem, IEMS, 6(2), 119-124.36. Taguchi, G. and Chowdhury, S. and Wu , Y. , 2004, Taguchi's Quality Engineering Handbook, Hoboken, N.J.37. Takatsuli, H. and Arai, T. , 2000, Pinholes in Al Thin Films: Their Effects on TFT Characteristics and Taguchi Method Analysis of Their Origins, Vacuum, Vol. 59, No. 6, pp. 606-613.38. Vining, G. S. and Mylers, R. H. , 1990, Combining Taguchi and response surface philosophies: a dual response approach. JQT, 22(1), 38-45.
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 1 劉君愷 (2011)。車用IGBT功率模組封裝技術，工業材料雜誌，297，75-85。 2 劉君愷 (2011)。車用IGBT功率模組封裝技術，工業材料雜誌，297，75-85。

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