應用免疫演算法求解雙階段混合型流程工廠之排程

勤益科大機構典藏 > 管理學院 > 工業工程與管理系(所) > 【工業工程與管理系所】博碩士論文 > Item 987654321/5535

請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncut.edu.tw/handle/987654321/5535

題名:	應用免疫演算法求解雙階段混合型流程工廠之排程
作者:	詹鴻志廖麗滿
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	柏拉圖最佳解雙階段混合型流程工廠機器預防維護免疫演算法
日期:	2011
上傳時間:	2013-08-14 14:11:44 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	本研究考量雙階段流程型工廠(flowshop)，且每一階段皆有多部平行機(parallel machines)之生產環境，稱之為混合型流程工廠(two-stage hybrid flowshop)，印刷電路板製造即為此類型之生產系統。為了使排程問題更加符合實務性，故將機器預防維護納入考量，且以完成工作數為預防維護的基礎，目標函數為最大完工時間(makespan)與總延遲時間(total tardiness)。生物免疫系統具有很強的識別、學習、記憶能力，是一個可自我適應和自我組織的系統，故本研究提出以人工免疫系統為基礎的演算法，稱之為雙目標免疫演算法(bi-objective immune algorithm, BOIA)。BOIA演算法為了求解雙目標問題，使用了兩種解碼方法，分別對應到最大完工時間與總延遲時間兩目標，並使用生物免疫系統中的辨識抗原、記憶和抑制、無性繁殖選取(clone selection)、超突變、受體編輯等機制，為了獲得多樣性的抗體，在柏拉圖最佳解(Pareto optimal solution)更新機制上使用擁擠距離(crowding distance)為評估依據。本研究對BOIA演算法進行實驗設計，找出較佳的參數組合。而衡量BOIA演算法的演算績效，是以最後的柏拉圖最佳解與初代抗體群相互比較，比較指標有雙目標之個別改善率，以及綜合相對誤差百分比，實驗結果顯示，BOIA演算程序的平均綜合相對誤差百分比僅5.94%，證明BOIA演算法能確實有效演化，特別是對總延遲時間的改善上，平均改善度達71.47%。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

文件中的檔案:

沒有與此文件相關的檔案.

檢視Licence

在NCUTIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

資料載入中.....