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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:魏勤韶
研究生(外文):Chin-Shao Wei
論文名稱:考慮植物生長體積變化特性之訂單式植物工廠排程演算法
論文名稱(外文):Heuristic Algorithm for Scheduling of Make-to-Order Plant Factory with Considering Crops Size Variation during Cultivation
指導教授:黃奎隆
指導教授(外文):Kwei-Long Huang
口試委員:孔令傑洪一薰
口試委員(外文):Ling-Chieh KungI-Hsuan Hong
口試日期:2015-07-15
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:工業工程學研究所
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:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:植物工廠生產排程訂單式生產混合整數規劃啟發式演算法
外文關鍵詞:Plant FactoryProduction SchedulingMake-to-OrderMixed Integer ProgrammingHeuristic Algorithm
相關次數:
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植物工廠為新式的農作物生產模式,透過電腦系統對生產環境因素,如溫度、濕度、光源、水分及營養物的完全控制,加速植物生長的效能並且提升產品品質。植物工廠相較於傳統農業營運成本高出許多,如何制定生產計劃提高資源的利用以增加植物工廠的營利成為經營的重要議題。考量農作物交易價格、環境限制、使用空間等,進行植物工廠的生產排程規劃,本研究針對訂單式生產之完全人工控制型植物工廠的排程問題進行求解,將此問題用混合整數規劃模型表示,目標為最大化總收益扣除總成本之後的總利潤,限制分別考慮植物工廠空間、栽培室環境、作物特性、訂單的交貨期限…等,進而求解最佳化模式。使用LINGO軟體求解此混合整數規劃模型可得到最佳解,但使用軟體求解的時間隨實驗規模變大呈現指數成長,故提出一個啟發式演算法(HOBPFS),此演算法考量訂單價格與相關限制,以迴圈的方式對每筆訂單進行生產排程安排,並且在合理的時間內得到可行解,HOBPFS主要包含三個部分:訂單分析與栽培室環境分配、訂單生產排程規劃、可行解的改善。使用此演算法在實證研究上,實驗中設定四種實驗因素進行討論,分別為(1)訂單數量、(2)農作物種類、(3)栽培室數目與(4)是否考慮植物體積變化,且由數值分析能看出,農作物種類與栽培室數目具有相關性,而考慮植物體積變化之情況下確實提高收益符合預期,且使用此演算法得到的可行解的效果能達到最佳解的90%以上。

Plant factory is an environmental controlled facility which can sustain the stable crop cultivation with fast production and better quality by controlling temperature, humidity, lighting, nutrient supply and other cultivating factors. In this research, focus on production scheduling problem of ordering based (Make-to-Order) plant factory and consider size change as time past of crops. The scheduling problem was formulated as a mixed integer programming (MIP) problem. The objective function is to seek the maximum revenue of the plant factory by considering several practical operating conditions such as cultivation room space, environmental constraints, crop, due day of order. The operating conditions are formulated as constraints, and the MIP problem was solved by LINGO programming model to obtain the optimal solution. The computation time of LINGO solver is exponentially increasing when the problem domain is larger. Therefore, we propose the heuristic algorithm (HOBPFS) to solve the large size problem instance, which result show that our heuristic algorithm can indeed get good feasible solutions.

致謝 ii
中文摘要 iii
ABSTRACT iv
目錄 v
圖目錄 viii
表目錄 ix
第1章 緒論 1
1.1 植物工廠 1
1.1.1 植物工廠的發展 4
1.1.2 植物工廠優缺點 5
1.1.3 作物種植的彈性與限制 5
1.2 植物工廠的配置 7
1.2.1 植物工廠的空間利用 8
1.2.2 植物的特性 9
1.2.3 訂單式生產 9
1.3 研究目的與方法 10
1.3.1 研究範圍與限制 10
1.3.2 研究步驟 10
第2章 文獻探討 11
2.1 植物工廠 11
2.2 植物工廠規劃 13
2.3 植物生產之特性 14
2.4 生產排程 15
2.5 農作物排程 16
第3章 問題描述與模型 18
3.1 問題描述 18
3.2 問題基本假設與限制 18
3.3 混合整數規劃數學模型 20
3.3.1 參數與決策變數說明 20
3.3.2 混合整數規劃模型 23
3.4 混合整數規劃數學模型範例說明 26
3.5 整數數學規劃之限制 29
第4章 HOBPFS演算法 31
4.1 HOBPFS概述 31
4.2 HOBPFS主要流程 33
4.3 HOBPFS範例說明 43
4.3.1 示範案例參數特定 43
4.3.2 示範案例使用HOBPFS操作流程 45
第5章 數值分析 51
5.1 情境設定與說明 51
5.1.1 農作物資訊 51
5.1.2 植物工廠環境設置 52
5.1.3 實驗設計 53
5.2 實驗結果與說明 57
第6章 結論 63
6.1 研究結論 63
6.2 未來展望 64
參考文獻 66
附錄一、103年農作物交易量與交易價趨勢圖 69
附錄二、農作物每週銷售價格資訊 70


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