學位論文

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Subject: search.filters.subject.模擬退火法

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    以多目標與限制最佳化觀點求解非固定主場運動排程問題：以中華職棒大聯盟為例
    (2019) 陳重堯; Chen, Chung-Yao
    在國內外職業運動賽事中，每年都需要為比賽排出新的賽程。而賽程的安排會間接影響到進場的觀眾人數、廣告的安排、贊助商的贊助、球員的實力發揮以及休息時間；賽程的安排不當將導致職業賽事聯盟的收益降低。賽程的安排需考量隊伍的移動距離、對戰組合的話題性及公平性，所以賽程的安排是一件極為複雜的事情，運動排程也被認為是高度複雜的組合問題。在2013年，石大維的碩士論文將競賽旅程問題的單目標最佳化問題，發展為多目標最佳化問題。本論文為了更貼近真實情形，以中華職棒季賽賽程去探討最佳化旅行總距離和最長旅行距離的多目標最佳化問題。 本論文提出群體式彈性機率鄰域模擬退火法，使用彈性機率鄰域的選取方法去和隨機機率鄰域函式作比較，並且修改了群體式模擬退火法的流程，讓本論文的方法可以在一定的搜尋次數內，找到多目標最佳解。最後本論文也列出找到的多目標最佳解，並和真實的賽程去做比較，也提供決策者作參考。
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    以多目標與限制最佳化觀點求解競賽旅程問題
    (2013) 石大維
    　　運動時間表問題 (Sport Timetabling Problem) 一直以來都是一個相當困難的問題，其影響的因素五花八門，像是運動員的需求、場館間的距離、商業和廣告的考量等等。其中針對球隊旅行產生了競賽旅程問題 (Traveling Tournament Problem)，本論文針對這樣的問題做研究。該問題原本為一個單目標最佳化問題，本論文將此問題發展為多目標最佳化問題，藉由此方式讓使用者能夠有多元的選擇，例如選擇一個總距離並非最短，但是能讓所有的隊伍移動距離較為平均的解。 　　本論文提出群體式多鄰域模擬退火法 (Population-based Multi Neighborhood Simulated Annealing, PMNSA) ，其中使用變動鄰域搜尋法 (Variable Neighborhood Search) 與隨機選擇鄰域函式做比較，希望能找到一種效能較好的做法，接著使用模擬退火法 (Simulated Annealing) 以及群體式的 (population-based) 概念去搜尋，另外也改良過去競賽旅程問題所使用的鄰域函式，並比較其改良前後搜尋解空間的能力，藉由此方式提高搜尋的效能。在限制處理機制的部分採用原先單目標常用的懲罰函數 (penalty function) 以及ϵ-constraint做比較，並找到一個最適合此多目標最佳化問題的限制處理機制。最後本論文列出目前找到的多目標最佳解，以供之後做比較。