學位論文
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Item 以基因演算法求解在雲端環境下具時間限制之工作流排程成本最佳化問題(2021) 吳培弘; Wu, Pei-Hong雲端運算是一種新興的分散式運算系統，特色是可以透過付費租借的方式 取得大量的運算資源，並且可以隨時調整運算資源規模，隨著需求增減以控制 成本，擁有很高的使用彈性與可擴充性。雲端環境的工作流排程問題中，使用 者除了考慮如何讓工作流在期限內完成之外，在預算有限的情況下也須考量如 何最小化總租借成本。本研究求解考慮期限的工作流排程問題，並以最小化總 租借成本為目標。工作流排程問題包含同一台機器上的任務要如何安排執行順序和要將任務 指派到哪一台機器，同時具有任務排列和機器配置兩個子問題。本論文提出的 解決方法為基因演算法配合經驗法則。基因演算法解決任務排列子問題，使用 向上等級初始化族群，讓產生初始排列時更有方向性;並對虛擬機新增規則之 省略機率進行自適應控制。經驗法則解決機器配置子問題，依照給定規則決定 使用的運算資源數量與類型，減少演算法的搜尋空間;新增虛擬機時考慮各種 類型的性價比，並且在新增虛擬機的規則中加入隨機性，緩解經驗法則可能誤 判所帶來的負面效果。實驗結果顯示與文獻中演算法相比能帶來較好的效果。Item 以混合演化式演算法求解多目標且具時窗限制之車輛路由問題(2011) 許巍懷車輛路由問題旨在尋求車輛與客戶之間最佳分配與移動路線，在已知客戶需求 (如運送量和服務時窗限制) 和車輛容量的情況下，由派車站發車前往服務客戶，最後返回派車站。車輛路由問題在實務上已有廣泛應用，如物品宅配、校車動線、計程車載客、銀行運鈔車補給、郵務信件遞送等等。 本論文以具時窗限制之車輛路由問題為主題，其求解目標為最小化車輛數和總行駛距離，由柏拉圖最佳化觀點求解，提出一混合基因演算法和禁忌搜尋的求解方法。初始解經由禁忌搜尋將目標專於車輛數目最小化，再由基因演算法以多目標進行最佳化。並以改良式的交配和突變策略增加解的品質；在演化一定代數後由禁忌搜尋法對族群中非凌越解集進行深度搜尋以最小化行駛距離。 測試問題集是Solomon建立的6大類共56個問題。本研究以多目標求解問題，對於文獻所提出的67個近似最佳解集合更新了34個，另外有2大類的問題可以達到車輛數與總距離的最佳解。