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研究生:劉家欣
研究生(外文):Chia-Hsin Liu
論文名稱:職業棒球球隊球員組合最佳化之研究
指導教授:顏上堯顏上堯引用關係
指導教授(外文):Shang-Yao Yan
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:土木工程學系在職專班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:113
中文關鍵詞:棒球職業球隊球員組合整數規劃最佳化LingoMLB
外文關鍵詞:Baseballprofessional baseball teamplayer combinationinteger programmingoptimizationLingoMLB
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職業運動組織戰績常影響組織收入,為能否長期營運的關鍵之一。美國最早出現的職業運動組織是棒球,其採回合制的特性,使比賽中各項統計數據的透明度高,易於統計分析,現有研究除了用以評估團隊薪資結構、球員生涯表現模式外,亦不乏有研究建立分析球隊能否進入季後賽的預測模型,並經實證分析確有8成以上的正確性。
在美國職棒大聯盟(MLB)中,以自由球員簽約限制最小,也常有球隊因自由球員補強大幅提升戰績。本研究旨在應用最佳化理論進行職業球隊球員組合分析作業,找出同樣表現水準下,具有最佳薪資效率的球員組合,並考量各使用者需求,提供球員選擇、參數、出賽頻率等條件設置空間,利用數學模型快速計算的特性,給予球團評估特定需求及簽約名單參考。另外,本研究亦針對重要參數進行敏感度分析,以參數變化影響提供決策評估參考。
The performance record of professional sport organizations often affects their income and is the key deciding factor for their long-term survival. The first professional sport organization that appeared in the United States is baseball, and its inning-based feature has enabled high level of statistical data transparency for the various game and facilitated statistical analysis. In addition to evaluating the team salary structure and the player's career performance models, ample studies have also investigated prediction models used to analyze weather certain teams can enter the playoffs. The rate of accuracy for empirical analyses conducted by such studies is over 80%.
In the Major League Baseball (MLB), free agents have the lowest contract restrictions and teams have often significantly increased their game winning records because of free agents. The objective of this study is to perform professional team player portfolio analyses using the optimization theory to identify the most salary efficient player combinations under the same performance levels and provide the condition setting options such as player selection, parameters, or game play frequency as required by the users. The mathematical model's rapid calculation feature is adopted to provide references for specific team evaluation requirements and contract lists. In addition, this study will also perform sensitivity analysis for the key parameters and use the parameter changes and impacts to provide references for strategy assessment.
摘    要 I
ABSTRACT II
誌    謝 III
目    錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 VII
一、 緒論 1
1-1 研究背景 1
1-2 研究動機與目的 2
1-3 研究方法與流程 6
二、 文獻回顧 8
2-1 棒球統計數據分析文獻回顧 8
2-2 最佳化建模相關文獻 10
2-3 文獻評述 12
三、 模式建構及求解方法 14
3-1 問題描述及現況作法 14
3-2 模式建立 15
3-2-1 假設條件或給定資訊 15
3-2-2 參數定義 19
3-2-3 決策變數 21
3-2-4 數學模式及模式說明 21
3-3 求解方法 28
3-4 小結 28
四、 範例測試 29
4-1 基本資料分析與測試環境 29
4-1-1 問題規模 29
4-1-2 基本參數資料 30
4-1-3 決策變數 34
4-1-4 電腦演算環境 35
4-1-5 預期目標 35
4-2 測試與結果分析 36
4-2-1 運算結果 36
4-2-2 球員組合情形 36
4-3 人工分析球員組合模式 43
4-4 本研究模式與人工分析球員組合效益分析比較 45
4-5 敏感度分析 47
4-5-1 40人名單野手總能力值之敏感度分析 47
4-5-2 40人名單投手總能力值增減變化之敏感度分析 49
4-5-3 先發球員能力值變化之敏感度分析 51
4-6 小結 53
五、 結論與建議 54
5-1 結論 54
5-2 建議 55
參考文獻 57
附錄一 測試範例LINGO 12.0程式碼 60
附錄二 測試範例野手相關數據設置 71
附錄三 測試範例野手出賽比率設置 78
附錄四 測試範例投手薪資及出賽比率設置 87
附錄五 測試範例投手能力值設置 92
附錄六 測試範例其他相關參數設置 100
附錄七 芝加哥小熊隊2015-16年球員組合及表現數據 101

圖目錄
圖1 2015-16年球季國家聯盟中央區攻守數據總和與排名分析 3
圖2 2012-16年國家聯盟攻守數據總和及晉級季後賽狀態分析 4
圖3 研究流程圖 7
圖4 LINGO模式設定條件畫面 37
圖5 LINGO執行結果畫面 37
圖6 本研究最佳化成果與傳統人工分析球員組合總薪資比較 45
圖7 40人名單野手總能力值增減變化之敏感度分析 48
圖8 40人名單投手總能力值增減變化之敏感度分析 50
圖9 先發球員能力值變化之敏感度分析 52

表目錄
表1 40人名單內野手各守備位置人數上限 32
表2 40人名單野手與位置相關參數(UZR/150、Def)門檻值 33
表3 40人名單野手選擇成果 38
表4 40人名單野手出賽比率選擇結果 39
表5 40人名單投手選擇成果 40
表6 先發名單選擇結果 41
表7 候補名單選擇結果 42
表8 芝加哥小熊隊5015-16年團隊表現 43
表9 芝加哥小熊隊2015-16年球員簽約金額 44
表10 本研究模式與人工分析球員組合模式效益分析比較表 46
表11 40人名單野手總能力值增減變化之敏感度分析表 48
表12 40人名單投手總能力值增減變化之敏感度分析表 50
表13 先發球員能力值變化之敏感度分析表 52
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[28] BASEBALL-REFERENCE, http://www.baseball-reference.com/.
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