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結合差分進化演算法與最佳計算資源分配於大規模隨機問題最佳化之研究

差分進化演算法(Differential Evolution, DE)屬於啟發式演算法之一類，具備結構簡單以及所需設定參數較少等特性，並被廣泛地應用於求解最佳化問題。DE在求解大規模隨機問題，如大型投資組合最佳化問題，仍有弱點，如目標函數有雜訊時，收斂情形的不穩定，以及需要使用大量的迭代以找到近似最佳解，這導致差分演算法之效能與效率有所限制。最佳計算資源分配 (Optimal Computing Budget Allocation, OCBA)則是一種可以在給定計算資源條件(如時間)下，找到最佳的計算資源分配方法，使得正確選擇最佳方案的機率最大化。OCBA動態分配較多部分的計算資源分配於較佳的設計方案。如此可以在同樣的精度要求下有效地減少模擬的次數。本研究以DE為基礎，結合最佳計算資源分配 (Optimal Computing Budget Allocation, OCBA)，透過設計一個整合OCBA與DE的演算法，擷取個別算法的優點，彼此互補，能夠快速有效率地處理大規模隨機型問題，並找出近似最佳解。將所開發之新演算法，透過一簡單之實例與一大型投資組合最佳化案例問題，就所得出結果與DE進行效率與效能之比較與分析。本研究經數值測試，發現不論在簡單實例或是大型投資組合案例問題，每一個世代的個體若先進行DE，再進行OCBA的結合方式，相較於傳統DE，能夠以更少的迭代數，更有效率的找出近似最佳解。

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以最小平方法建構先進製程控制系統

本論文以偏最小平方法(Partial Least Squares, PLS)為基礎來建構一個先進製程控制系統(Advanced Process Control, APC)， 由於在半導體的製程當中，製程參數通常有多重共線性的關係，以及量測延遲的情況發生。此兩種情形會導致製程的不穩定性增強，因此，為了解決在實務上的這兩個問題，本論文提出一個PLS-MIMO DEWMA (double exponentially weight moving average) 控制器，利用PLS為模型建構(model-building)的方法以處理製程參數之間所產生的多重共線性。再建立一個虛擬量測(Virtual Metrology, VM )系統預測產品之品質特徵值，以補償量測延遲的發生。最後，利用PLS投影後的主成份建立一個錯誤偵測系統，以提供製程當前狀態。

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GRASP於多目標彈性零工型排程問題解算之研究

現今許多產品生產型態，是採用彈性零工型生產方式，亦即每個工件皆有一至多個製程，並且每個製程可在一至多個機台或廠區完成。同時，從製造業的實際觀點，一個好的生產排程規劃，應該要有多方面的考量，例如降低交貨延遲時間、生產效率提升、減少生產設備磨耗與怠工時間、降低半成品之存貨成本等等，因此本研究就多目標彈性零工型生產排程問題加以探討。 本研究延續Kacem et al. (2002a)所提之彈性零工型生產排程問題，但除了原先的三個最小化目標：總完工時間 (makespan; Cmax)、所有機台總工作量(total machine workload, TMW) 以及關鍵機台的工作量(critical machine workload; CMW)之外，增加第四個目標總延遲時間(total tardiness, TT)。演算法架構使用分層方式求解法 (hierarchical approach)：在此分層策略下，上層決定作業-機台指派問題 (operation-machine assignment, OMA)，專注於極小化與機台負擔有關兩個目標：TMW與CMW；之後在每個OMA下，下層尋求兩個排程目標最小化：Cmax與TT，此下層過程中TMW與CMW值不變。 本研究使用GRASP (greedy randomized adaptive search procedure) 演算法，使用不同的派工法則計算greedy function，決定OMA與作業排程，再使用區域搜尋法改善作業排程求得區域非被支配解。此演算法稱之為Double-GRASP (D-GRASP)。 本研究將D-GRASP演算結果在兩種三目標問題與先前文獻結果相互比較，本研究採用Kacem et al. (2002a) 之三目標 (Cmax, TMW, CMW) 的5題測試題，另一種三目標(TT, TMW, CMW)測試題則以黃文洲(2010)產生的25題為標竿測試題。在(Cmax, TMW, CMW)問題方面，D-GRASP演算法於大部分的測試題優於FL+EA (Kacem et al. 2002b)、PSO+SA(Xia. and Wu. 2005)、PSO+TS(Zhang et al. 2009)；在(TT, TMW, CMW) 問題方面，D-GRASP之表現亦優於黃文洲 (2010)之演化式演算法與蘇海興(2011)之門檻值搜尋法。 在四個目標問題(Cmax, TT, TMW, CMW)上，所提D-GRASP將與ACO+SA、ACO+GRASP、GRASP+SA做比較，並且證實D-GRASP之表先優於其他三種演算法。

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產業技術傳承方式之研究--- 一個包含師徒制與教導之新模型

整合技術傳承活動的工具，是在各企業中一直是很重要的一個課題。然而有效的達到技術傳承的目的，必須利用各種工具與方法來提高員工對產業技術傳承活動的參與，如內部教育訓練、QC七大手法、六標準差、QCC…等工具，為了能有效善用這些工具來達到產業技術傳承的目的，最常使用的方法仍是透過師徒制度的傳授，來達到技術傳承之目的。國內產業主要實施改善活動的方法，大多使用品管圈活動與六標準差改善活動，兩者使用的方法論雖不盡相同，但是其目的都在延續產業的生命，改善經營績效。產業亦藉活動過程中，發掘新的技術，或者在活動過程中以資深同仁解決問題的手法與技術，展現在資淺同仁面前，讓產業關鍵技術得以延續，成為支撐整個產業技術命脈的重要體系。新模式概念為中國武術派別與修煉武功之想法，以較高階之技術熟練者如大師兄，來指導新進或資淺之同門小師弟，使其兼具師徒制與教導之雙項功能，藉由此門派別的技術學習活動，來達到產業部門專有技術之傳承。本研究期望提出一個合適國人使用產業實行技術傳承之方式，以傳統師徒制傳承活動之精神，結合良好的激勵制度，建立技術傳承人員成就感，期使產業推行技術傳承活動時，有更好的模式可供選擇。

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訊號干擾比極大化下感知無線網路資源配置管理

由於現在網路通訊技術不斷的蓬勃發展中，不論是既有的手機通訊網路到現在越來越發達的智慧型手機網路系統，在未來的無線通訊網路下，使用者對於傳輸品質以及通訊穩定性的需求必定是大幅度的增加，因此可能會造成網路通訊系統上嚴重的傳輸品質失衡的情況，使得使用者的訊號時好時壞，或是對於既有頻寬資源分配不均的問題，而在無線通訊上的情況則是基地台所能夠提供的頻寬是有限的，輸出功率也是有所限制的，但又不可能無限制的增設基地台，本研究透過Matlab開發一系統，在所想定的環境場景之下，我們運用頻道資源配置與FAP自我調整導頻信號功率之手法在有PU與SU之分下保障各使用者傳輸水準，以達成以SINR極大化進行頻道資源配置的目標，並且對於所得結果之各使用者SINR傳輸水準的QoS保證、決定導頻信號下降幅度、SA演算法與數學規劃運算結果差異、FAP自我功率調整對使用者分享FAP資源之影響進行分析比較。

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結合TRIZ與OWAS分析於可控式黃油注入器之設計改善

工程製造與組裝間常有許多品質問題發生，其中多數來自於不適用的輔助工具所導致，為能跳脫工程人員習的經驗法則或特別管理的手法來解決問題，本研究除導入TRIZ理論創新發明合適的輔助工具，俾有系統性提升品質穩定度外，並藉『OWAS』工作姿勢分析來改善輔助工具之使用，最後透過『自工程完結』驗證確認其效益。本研究就工程製造與組裝品質問題以案例公司主要生產的大型商用車常遭遇到市場抱怨的底軸培林燒毀問題為焦點，經深度訪查問題的成因為：黃油填充形狀與填充量不符合標準規範，其次是輔助工具適用性不佳 (作業員靠經驗判斷作業)，以及過多黃油滴落與沾附於周圍零件，造成不必要的浪費 。 為了改善上述之底軸品質問題，首先運用TRIZ理論中的矛盾矩陣創新發明新工具，經過三次改善評估後提出『可控式黃油注入器』創新發明輔助工具；而且其材質為鐵氟龍，可控式黃油注入器上多餘的黃油可輕易刮除，利用此工具特性，將培林外側黃油填充作業整體流程作調整，減少移動距離，短縮作業工時。接著透過『OWAS』工作姿勢分析，了解作業員的作業姿是否有間接獲得改善，以及運用『自工程完結』，驗證確認作業者的製造品質信心程度是否提升。 結果發現，本研究創新輔助工具設計之可控式黃油注入器，對於培林外側黃油填充形狀與填充量皆符合規範需求，其作業移動距離與作業時間也獲得短縮，且黃油滴落現象大幅減少，工作姿勢的危害也獲得改善、同時製造品質信心程度有提升之現象，達到一個良好工作環境的建立。

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精實六標準差結合模擬於探索最佳製程之研究-以輸配設備製造業為例

隨著科技日新月異，各產業競爭也越來越激烈，企業如何保有產品的競爭力、降低成本並且能快速回應顧客的需求，成為企業永續經營的重要課題。精實六標準差的手法由保留了六標準差的執行手法，同時加入了精實生產中的消除浪費及價值工程的觀念，於製程改善或品質改善的同時檢視製程作業中的浪費一併予以消除，不僅在專案改善過程中提升改善目標的品質水準外，亦同時降低許多成本的支出，使得企業更具有競爭力，本研究主要探討精實六標準差針對製造程序進行製程改善，針對精實六標準差進行製造程序的價值分析，同運用模擬軟體分析製造流程及其改善效益，最後建構最佳方案以做為決策之參考。於本研究中使用精實六標準差手法較過去的六標準差手法在專案執行過程中可快速檢視到製程中許多多餘的作業，設法消除除可消除時間亦可減少成本的支出，運用模擬分析可以發現作業中的瓶頸工作站，使得生產線平衡可提高成品的成品數及縮短材料等待的時間。

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應用人工蜂群演算法於多目標彈性零工型排程問題之研究

現今的經濟環境變遷快速，高科技產業的生產型態日漸複雜，單一產品生產時需要多樣且大量的物料，若在生產線上發生異常狀況時，往往造成更多的人力成本及物料成本甚至影響到成品交貨而造成顧客滿意度下降。彈性零工型生產排程在實務上應用範圍較廣，且多功能之機具可有效減少生產複雜度，故本研究將針對彈性零工型排程問題進行探討。 本研究延續Kacem et al. (2002a, 2002b)所提之測試題，將原先三個目標關鍵機台工作量、所有機台總工作量以及總完工時間增加為四個目標總延遲時間、關鍵機台工作量、所有機台總工作量以及總完工時間，提出三種人工蜂群演算法Artificial Bee Colony(ABC)，第一種人工蜂群演算法(ABC1)使用分層式求解法，先求解作業-機台的指派，再求解所有作業的排程順序，在區域搜尋方面提出兩種不同方法進行相互比較，同時設定外在母體在不同階段執行更新外在母體機制以儲存較佳的解並提供給下一代作為初始解，同時以權重決定方式可細分為固定式(ABC1f, fixed)及隨機式(ABC1r, random)；第二種人工蜂群演算法(ABC2)，以大量的機台-作業組合搭配greedy function以求得初始解，進而使用模擬退火法提升解之品質，同樣可細分為固定式權重(ABC2f)以及隨機式權重(ABC2r)；第三種人工蜂群演算法(ABC3)為ABC1r以及ABC2r之結合，以ABC1r為主體架構，將ABC2r之解作為每個世代之間的參考初始解。 本研究所採用測試題有五題，包含部分彈性8(工件)×8(機台)、完全彈性10×10、完全彈性和有到達時間的4×5、10×7以及15×10五題測試題中關鍵機台工作量、所有機台總工作量以及總完工時間，本研究於大部分的測試題優於FL+EA (Kacem et al. 2002b)、PSO+SA(Xia. and Wu. 2005)、PSO+TS(Zhang et al. 2009)，此外有五種不同的交期參數因子設定，共產生25題並以總延遲時間、關鍵機台工作量以及所有機台總工作量與黃文洲(2010)之演化式演算法相互比較，在25題測試題中皆有不錯之表現。 此外以四個目標五演算法以及兩種三個目標兩演算法(ABC1f, ABC2f)互相比較，對於不同大小的測試題，ABC3在大部分測試題皆優於其他演算法，而在三個目標之下兩演算法提供了不同區域的前緣解但ABC2f之表現優於ABC1f。

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國軍飛彈修護廠供應鏈導入美方效益後勤之研究

因應國家發展政策，國軍面臨組織調整與預算不足問題與美軍相似，其中國軍後勤人員裁減調降幅度最多。故就後勤政策整體而言，在人少、錢少、裝備多，卻仍要維持裝備高妥善率的壓力下，國軍於後勤維保的作為與因應上，亟需要有新的省思及執行方法，以提升整體的供補保修能力及確保有效的後勤支援。 為滿足作戰需求、維持可恃戰力之前提，國軍亟思解決之重要課題是國軍武器裝備零附件超存、超量、待料、欠撥及預算保留等矛盾並存的不合理現象，由於現今戰爭型態的改變、兩岸關係的影響、建軍趨勢及關念與科技的革新，國軍正涉取美方「效益後勤」觀念，以縮短料件供補期程、節約維持預算；所謂「他山之石，可以攻錯」，美軍長久以來是我們「標竿學習」的目標及對象，且自1990年代開始執行效益後勤(Performance Based Logistics)策略，不斷地向民間企業學習與積極推廣，提升了補保作業效率及效能，但囿於國軍的戰略環境與限制特性，故無法全然導入美方效益後勤政策，惟仍可就其精神及原則，妥適發揚及運用。 本研究係透過分析層級程序法（APH法）建構國軍飛彈修護廠供應鏈指標與評選關鍵性影響因素，並導入美方效益後勤（PBL）原則與精神，重新建構一適合的供應鏈模式，可大幅滿足需求、提升品質、分享利潤、精簡流程、減少管理、轉移責任等，並促進國軍飛彈修護廠的整體供補與保修能力，更精準、迅速地完成飛彈裝備的維修及研發任務。

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以互動式劇本為基的合作代理人之決策分析

本研究以多重代理人之合作任務配置為主，同時以互動式劇本為主軸架構，運用劇本區塊、運作區塊與場景區塊，建構模擬無人駕駛飛機(UAV)與無人作戰飛機(UCAV)代理人在電子作戰「行為模式」、與「合作行為」能力。從威脅環境感知，到飛航最佳路徑規劃，以壓制目標方防空力量中代理人行為模式，來確保任務執行之安全；當近距離接戰時面對突發狀況，UAV/UCAV間能就彼此決策樹機制之合作行為，相互進行破壞式與中斷式電子攻擊目標方之決策判斷。最後並完成設計一個以互動式劇本為基礎的代理人架構作為模擬平台，提供電子作戰行為和代理人協同作戰之合作行為分析與決策之運用。