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研究生: 劉建宏
Liu, Chien-Hung
論文名稱: 應用遺傳演算法與模糊語意變數探討醫療顯示器生產排程問題
Application of Genetic Algorithm and Fuzzy Linguistic Variable to the Scheduling Problem of Medical Display Production
指導教授: 黃悅民
Huang, Yueh-Min
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工程管理碩士在職專班
Engineering Management Graduate Program(on-the-job class)
論文出版年: 2008
畢業學年度: 96
語文別: 中文
論文頁數: 64
中文關鍵詞: 模糊語意變數庫存成本延遲成本訂單式生產遺傳演算法
外文關鍵詞: Stock Cost, Tardiness Cost, Mark to Order, Fuzzy Linguistic Variable, Genetic Algorithm
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  • 本論文主要探討如何應用遺傳演算法(Genetic Algorithm)與模糊語意變數(Fuzzy Linguistic Variable)架構求解訂單式(Mark to Order)生產排程問題,並以延遲成本與庫存成本之總和最小化做為訂單排程的績效衡量指標。

    所謂訂單模式(Mark to Order)其生產計劃與排程是根據客戶下訂單後,才開始安排備料、排程等相關生產活動。其優點可降低庫存壓力,減少成本的浪費,但是,缺點為當接獲客戶訂單需求後,才開始進行生產,因此,交付期通常比較長。這種方式比較適合於特殊規格產品與小量多樣化的中小型電子製造業。

    經由實驗結果得知,使用遺傳演算法與模糊語意變數求出的結果是優於傳統的先進先出(First Come First Served;FCFS)、最早到期日(Earliest Due Date;EDD)派工法則,最後以案例公司狀況進行測試,以說明本論文所採用的方法可行性及可應用性。

    The study presents an effective approach for the scheduling problem of Medical Display. The production environment is the type of Mark to Order. The study use Genetic Algorithm and Fuzzy Linguistic Variable to find total minimized tardiness cost and stock cost.

    The Mark to Order, which is starting to plan and schedule the material preparation and production after receiving orders from customers. It can reduce the stock cost, but the shortcoming is the longer lead-time, and starting production. The way is relatively suitable for special specification products and a small amount of diversified small and medium-scale electronic industry.

    Learning from the result by performing the Genetic Algorithm and Fuzzy Linguistic Variable appeared superior to the FCFS (First Come First Served), the EDD (Earliest Due Date) and the real company. The finally the study can apply the real company case state to proving the adopting and application.

    目錄 摘要 I ABSTRACT II 誌謝 III 目錄 IV 表目錄 VI 圖目錄 VII 第一章 緒論 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究目的 3 1.3 研究範圍與假設 3 1.4 研究步驟與架構 4 1.5 論文大綱 5 第二章 文獻探討 7 2.1 醫療相關器材產業簡介 7 2.1.1 醫療用液晶顯示器簡介 10 2.2 排程問題定義與分類 12 2.2.1 排程問題分類 13 2.2.2 排程問題衡量標準 16 2.2.3 派工法則(Dispatching Rule)簡介 17 2.3 遺傳演算法基本概念 21 2.3.1 遺傳演算法的基本介紹 22 2.4 模糊理論基本概念 28 2.4.1 模糊集合(Fuzzy Set)簡介 28 2.4.2 解模糊化(Defuzzification) 30 2.4.3 語意變數(Linguistic Variables) 32 2.4.4 模糊關係(Fuzzy relation)簡介 35 第三章 研究方法 36 3.1 問題描述 36 3.2 研究特性與限制條件 36 3.3 結合遺傳演算法與模糊關係研究架構 37 3.3.1 編碼 37 3.3.2 初始族群產生 37 3.3.3 計算適應度函數 39 3.3.4 複製 41 3.3.5 交配 42 3.3.6 突變 43 3.3.7 終止條件 44 第四章 研究結果與分析 46 4.1 系統測試與驗證 46 4.1.1 測試系統介面說明 46 4.1.2 系統測試 47 4.2 案例測試 53 4.2.1 結果比較 53 第五章 結論與建議 56 5.1 結論 56 5.2 未來研究方向與建議 57 參考文獻 59 表目錄 表(2-1) 2005-2009全球醫療器材市場規模推估 7 表(2-2) 醫療用液晶顯示器應用範圍 12 表(2-3) 排程問題的分類 15 表(2-4) 排程問題衡量績效指標 16 表(2-5) 常見幾種派工法則 17 表(2-6) 相關文獻整理說明 20 表(2-7) 採用二位元與字元編碼的相關研究 23 表(2-8) 輪盤法與競賽法說明 25 表(2-9) 交配率與方法說明 25 表(2-10) 突變率與方法說明 27 表(2-11) 常用的模糊函數 30 表(2-12) 常用的解模糊化方法 31 表(2-13) Chen & Hwang (1992)八種語意變數表 34 表(2-14) Chen & Hwang (1992)八種語意變數解模糊化明確值 34 表(2-15) 一般常用的計算模糊關係式 35 表(3-1) 問題的界定範圍 36 表(3-2) 染色體序列編碼表 37 表(4-1) 20組序列/50迭代fitness值分佈統計表 48 表(4-2) 50組序列/50迭代之fitness值分布統計表 50 表(4-3) 成本效益比較表 53 表(4-4) 成本效益比_因交期日期的更改 55 圖目錄 圖(1-1) 研究流程圖 5 圖(2-1) 全球醫療產業器材類別 8 圖(2-2) 醫療顯示器依其用途之產品 9 圖(2-3) 2009年全球主要各國醫療器材之市場規模預估 10 圖(2-4) 流程式型態生產流程示意圖 14 圖(2-5) 零工式型態生產流程示意圖 14 圖(2-6) 醫療用顯示器生產流程 21 圖(2-7) 遺傳演算法流程圖 22 圖(2-8) 基因單點交配方法 26 圖(2-9) 基因雙點交配方法 26 圖(2-10) 基因突變方法 27 圖(2-11) 身高之隸屬函數圖 28 圖(2-12) 語意變數之客戶權重模糊函數圖 32 圖(2-13) 各語意變數之三角模糊數表數學式 33 圖(3-1) 結合遺傳演算法與模糊語意變數流程圖 38 圖(3-2) 交配方式 43 圖(3-3) 突變方式 44 圖(4-1) 程式畫面 47 圖(4-2) 20組序列/50迭代fitness值之解個數趨勢圖 49 圖(4-3) 50組序列/50迭代fitness值之解個數趨勢圖 49 圖(4-4) 50組序列/50迭代fitness值分佈圖 51 圖(4-5) 50組序列/150迭代fitness值分佈圖 51 圖(4-6) 50組序列/250迭代fitness值分佈圖 52 圖(4-7) 50組序列前40組解/250迭代收斂趨勢圖 52 圖(4-8) 成本效益比較圖 54 圖(4-9) 成本效益比較圖_因交期日期的更改 55

    參考文獻
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    網站部份
    [52] www.chilintech.com.tw
    [53] www.itis.org.tw

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