資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年,首先招收大學部學生,民國九十年成立資訊工程研究所碩士班,而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」;並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人,碩士班六十餘人,博士班約五人,截至民國一百零四年十一月止,總計現有大學部一百九十多人,碩士班一百二十多人,博士班二十三人,合計學生人數約為三百三十多位。

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    混合式基因演算法於多目標彈性零工式工廠排程問題之研究
    (2011) 林孝柔; Hsiao-Jou Lin
    生產排程主要是透過有效地資源分配來提高生產效率、降低生產成本,為了能達到既定的目標 (滿足交貨時間或縮短機台閒置時間),生產排程至今仍是多目標最佳化領域中常見的研究題目。大部分的排程問題都是屬於組合最佳化問題並且難以求出最佳解,零工式工廠生產排程問題就是屬於此問題之一,多目標彈性零工式工廠排程問題 (Multi-objective Flexible Job-shop Scheduling Problem) 旨在如何分配適當的機台給每一零件的製程使用 (路由問題)以及如何將這些已選定機台的製程排序 (排程問題) 以最小化完工時間 (makespan)、最大機台工作量 (maximal machine workload)、總機台工作量 (total workload) 。 本論文提供基因演算法 (Genetic Algorithm, GA) 搭配禁忌搜尋法 (Tabu Search, TS) 去解多目標彈性零工式工廠生產排程問題,有別於文獻中合併函式 (aggregation function) 適應值 (fitness) 的算法,我們利用柏拉圖法 (Pareto) 計算適應值以求得柏拉圖最佳解 (Pareto front)。其中在禁忌搜尋法中加入變動鄰域尋優演算法 (Variable Neighborhood Descent, VND),從開始時間到完工時間的最長路徑 (critical path) 找到關鍵製程 (critical operations),利用交換與插入關鍵製程改變最長路徑來縮短最小完工時間。 實驗問題包含Kacem data與BR data共十五個測試問題。本研究在Kacem data皆能透過一次的實驗就能找到過去所有文獻中提出的最佳解,而BR data則有五個測試問題可以更新文獻中的最佳解。
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    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。