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研究生:林鄉邑
研究生(外文):Siang-Yi Lin
論文名稱:應用人工智慧法於電動機車充電站設址問題
論文名稱(外文):Using Artificial Intelligence Approaches for the Location of Charging Stations of Electric Scooters
指導教授:謝益智謝益智引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立虎尾科技大學
系所名稱:工業工程與管理研究所
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:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:設施區位問題電動機車免疫演算法基因演算法
外文關鍵詞:Location ProblemElectric ScooterImmune AlgorithmGenetic Algorithm
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經濟快速發展,家庭所得增加,為追求日常生活中之便利,代步工具(汽車、機車)與日俱增,但是也造成嚴重的二氧化碳污染。並且全球暖化日益嚴重,所以21 世紀節能減碳,便成為全球重視之議題。

本研究主旨在,探討以多期經費設置電動機車充電站的設址問題,也稱區位問題(Location Problem,LP)。其主要目的是在一特定區域內,使用多期數限制經費,設置一處或多處充電站,以使民眾前往最近電動機車充電站之距離更短更便利。

本論文研究主要為,使用二種人工智慧啟發式演算法,其包括免疫演算法(Immune Algorithm)、基因演算法(Genetic Algorithm)找尋電動機車充電站設點位置,並以多期數經費,判定是否設站。研究以台中潭子地區為例,以在經費有限與設站期數有限條件之下於區域內搜尋最佳設站點,使其位於節點之所有民眾,距離最近充電站的最遠距離最小化,並劃分出區域內各電動機車充電站之服務範圍,本研究實驗數值結果顯示,應用免疫演算法於電動機車設站點搜尋問題之結果較優於遺傳演算法。


The global economy grows, and the household incomes increase rapidly in recent years. To make lives more convenient, the demand of vehicles, such as automobiles and motorcycles, increases accordingly, which results in the serious pollution of carbon dioxide. As global warming worsening, cutting down the production of carbon dioxide has become a global-emphasized issue.

This paper investigates the location problem of charging stations for electric scooters by multi-phase funds. Its main purpose is to minimize the distance of people and the charging stations by applying multi-phase limited funds in a specific area such that people can be more convenient to reach a charging station nearby.
Two kinds of artificial intelligence algorithm, including immune algorithm(IA) and genetic algorithm(GA), are applied for finding out possible locations to set charging stations in this research; then, determine whether or not to settle them by multi-phase funds. An example of Tanzih area in Taichung is experimented. With limited funds and phases of the stations’ establishment, we try to find the best location for the charging stations by minimizing the largest distance among people in the nodes of the area and dividing the scopes of services of every charging station. Numerical results show that the applied IA can solve the location problem of charging stations of electric scooters more effectively than GA.


摘要............................................. ii
Abstract ..................................... iii
誌謝 .......................................... iv
目錄 .................................................. v
表目錄 ..................................... vii
圖目錄 .......................................... viii
第一章 緒論 ........................................ 1
1.1 研究背景與動機 ................................ 1
1.2 研究目的 ................................... 1
1.3 研究步驟 ........................... 2
1.4 論文架構 ...................................... 2
第二章 文獻探討 ........................ 4
2.1 電動機車 .......................................... 4
2.1.1 電動機車之定義 ...................................... 4
2.1.2 電動機車與電動自行車分類 ...................... 4
2.1.3 電動機車產業現況 ............................ 5
2.1.4 電動機車推動計畫 ................................ 6
2.2 區位問題 ....................................... 6
2.3 基因演算法 ...................................... 9
2.3.1 基因演算機制 .............................. 10
2.3.2 基因演算法之步驟及流程 ...................... 15
2.4 免疫演算法 ................................. 16
2.4.1 生物免疫系統 ........................ 17
2.4.2 免疫演算法之步驟及流程 ..................... 21
第三章 研究方法 ................................ 24
3.1 問題描述與問題假設 ................................ 24
3.2 編碼方式 ............................... 25
3.2.1 產生初始族群 ............................. 25
3.2.2 轉換成充電站設置點 ...................... 26
3.3 例題 ................................ 27
3.3.1 單期無經費限制的例題 .................... 27
3.3.2 多期經費限制的例題 ........................ 30
3.4 演算法參數設定之實驗設計 ..................... 31
第四章 測試結果與討論 ................................... 33
4.1 軟硬體設備環境及參數設定 ....................... 33
4.2 測試問題 ........................................ 33
4.3 測試結果 ............................................ 34
4.3.1 免疫演算法測試結果 .................... 34
4.3.2 基因演算法測試結果 ............................... 37
4.3.3 各演算法測試結果之比較 ........................ 39
4.3.4 統計檢定結果 ....................................... 47
第五章 結論與未來研究 .................................. 48
5.1 研究結論 ....................................... 48
5.2 未來研究 ................................... 48
參考文獻 .............................................. 49
附錄A ............................................... 51
Extended Abstract ...................................... 61
簡歷 ......................................... 65


1.行政院節能減碳推動會秘書處(2010.5),「國家節能減碳總計畫」。
2.行政院環境保護署監資處(2001.05.05),「電動機車補助金額每輛一萬三千至二萬一千元,已自本(九十)年一月一日起開始補助」。
3.行政院環境保護署溫減管理室(2012.12.01),「葉欣誠副署長率我代表團實質參與卡達多哈COP18會議 積極拓展國際環保交流活動」。
4.李新秋(2010),「具平衡之週期性車輛派遣問題的探討」,碩士論文,國立虎尾科技大學工業工程與管理研究所。
5.李堃銓(2011),「人工智慧演算法應用於藥劑噴灑最佳化問題之研究」,碩士論文,國立虎尾科技大學工業工程與管理研究所。
6.林佳瑩(2009),「應用免疫演算法於印刷配置問題之研究」,碩士論文,國立虎尾科技大學工業工程與管理研究所。
7.林豐澤(2005),「演化式計算下篇: 基因演算法以及三種應用實例」,東北大學資訊科學與工程學院系統工程學報,3卷,2期,頁29-56。
8.林雪華(2010),「應用粒子群最佳化演算法與免疫演算法為基之動態分群於顧客關係管理研究」,碩士論文,國立臺北科技大學工業工程與管理系研究所。
9.洪正哲(2012),「應用人工智慧法於週期性市集問題」,碩士論文,國立虎尾科技大學工業工程與管理研究所。
10.黃泊晴(2010),「人工智慧最佳化於警車巡邏問題之研究」,碩士論文,國立虎尾科技大學工業工程與管理研究所。
11.陳宏昇(2012),「電動機車購買意願研究分析」,碩士論文,國立中央大學管理學院高階主管企管碩士班。
12.陳維德(2008),「應用免疫演算法最佳化火力機組調派」,碩士論文,國立臺北科技大學電機工程研究所。
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28.Weber, A. (1929). Alfred Weber’s Theory of the Location of Industries. Chicago: University of Chicago Press.


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