學位論文

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Has files: YesSubject: search.filters.subject.限制處理

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    以多目標演化演算法求解動態電力調度之成本及汙染問題
    (2022) 柯炫任; Ko, Hsuan-Jen
    在科技發達的社會中，人類對電力的依賴日漸增加。由於目前綠色能源之發展仍在進行，火力發電仍為電力供給的主要方法。動態電力調度之成本及汙染問題為有限制的多目標連續型最佳化問題，給定若干個發電機組資訊和一天二十四小時的電力需求，需求取每小時中各機組的發電量配置。發電配置必須滿足每小時的電力需求，也必須符合各發電機組的負載範圍及調降安全範圍；目標則為同時最小化發電成本和空污排放量。綜合上述，動態電力調度之成本及汙染問題為一具挑戰性之最佳化問題，且有實務應用價值，是非常值得研究的問題。本論文提出多目標差分演化演算法以求解動態電力調度之成本及汙染問題，針對演算法中的合法性修復、環境選擇、計算資源分配及突變選擇四項重要機制進行探究。我們以六組公開測試模型檢驗上述四項機制對求解效能之影響，實驗結果顯示本論文所使用之機制均有良好成效。最後，本論文之方法和十五個既有方法相比，展現優秀的求解能力。
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    以限制多目標演化演算法求解具時窗限制之車輛路由問題
    (2013) 翁仁一; Ren-Yi Wong
    　　「時窗限制車輛路由問題 (Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)」在原有的車輛路由問題 (Vehicle Routing Problem, VRP) 上增添時間的限制，增加了題目的難度，但也更符合現實生活中的需求。此問題的研究已有20多年歷史。過去的精確演算法對於如此困難的問題，往往不能求解規模龐大的輸入。近年許多研究偏好採用多目標最佳化的方式解決，但因此問題的時窗限制較難修復，較少人會提及不合法解的處理。 　　本研究修改自現有的MOEA-EO [14]。在交換最佳的路由時，總是選擇客戶數目最多的，以祈刪除最多的客戶以減少路由數目。在限制處理上，環境的選擇會依據解的合法性，使用不同的凌越關係來分級。合法的解會使用傳統的解題目標來分級，不合法的解會使用限制的違反量來分級。最後會以交互的方式篩選出可以存活到下一代的個體，適當保留不合法的個體以增加搜尋的廣度。 　　本演算法對於客戶數目較少的問題已有不錯的表現。在Solomon 25個客戶的問題中，更新了9個最佳解。