應用粒子群演算法於以人-工為基礎的網路工程專案最佳化排程研究

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題名:	應用粒子群演算法於以人-工為基礎的網路工程專案最佳化排程研究
作者:	蔡鴻章陳瑞茂
貢獻者:	電子工程系
關鍵詞:	Optimization Scheduling 最佳化排程多模式資源限制專案排程問題粒子群演算法客戶關係管理
日期:	2010
上傳時間:	2013-08-02 15:11:55 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	在網路建置工程專案中，必需預估建置工期亦即工程專案排程，排程的優劣將嚴重影響到成本的付出與利潤的獲得，因此工程專案排程為專案成功與否之一重要因素。早期做法是將整個工程所有施工項目先行分類，再將所有要施作工程委請各專業廠商依工程施作內容及規劃設計圖面估算施工工期，各專業廠商依據長年累積經驗法則利用甘特圖將施工細項逐一排出，並填入施工時間及施工人數，來估算建置工期及建置的人工成本。即使近年來幾乎所有工程案件均走向專案管理模式執行，並借助Microsoft office project工具來進行專案排程。由於在台灣習慣上工程專案通常以『人－工』為估算單位，因此即使使用了Microsoft office project工具來估算建置工期及建置的人工成本，但仍脫離不了經驗法則；換言之，經驗決定一切。為改善工程專案排程估算方式並讓專案負責人在進行工程專案排程時對人工估算有所依據，本研究設計一改良之群體智慧之超探索演算法中之粒子群演算法（Particle swarm optimization，PSO）來執行網路工程建置專案之最佳人工組合排程進而計算出實際施作人工。由於排程時『人-工』需求有多種組合(模式)，因此本文所探討的工程專案排程類比於多模式資源限制專案排程問題 (Multi-mode resource-constrained project scheduling problem, MRCPSP)，因此本文於求解各項工程排程時，必須先決定模式再做排程。另外，本研究所使用的改良粒子群演算法中使用兩個粒子群來求解專案排程－前向粒子群及後向粒子群，並設計一Gbest ratio（GR）用於粒子速度更新，亦即使用Gbest的方式更新速度的機率為GR，另外以1best的方式更新速度的機率為（1－GR）。本研究之實驗以實際上的案例模擬進行實驗並將實驗結果與實際客戶關係管理（Customer relationship management，CRM）報工系統進行比較與分析，實驗結果證實本研究所設計之基於粒子群的演算法可有效率的針對所探討之多模式資源限制專案排程問題與網路建置工程專案進行最佳化排程。
顯示於類別:	[電子工程系(所)] 【電子工程系所】博碩士論文

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