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美中競爭下越南避險策略選擇之探究

為了解決drill trap分別的問題，作者林虹伶 這樣論述：

中國經濟快速崛起和漸趨霸道的行為改變了亞洲甚至全球的秩序。對此，美國對中政策上有了明確的轉變，川普任期內除了開打美中貿易戰，也提出印太戰略試圖重返亞洲區域主導地位。在此背景下，與中國有著地緣牽絆的越南自然成為美中競爭下的觀察對象。因此，本文依循權力平衡理論和避險策略邏輯概念，探究夾在兩大強權競爭下的越南，在考量其國內政治、經濟和社會因素和美中分別對越南在政治、經濟和社會的程度關係，觀察2013-2020年間越南策略選擇的變化。研究發現，美中關係的惡化，強化了美越關係，也增加了越南策略選擇的自由度。然而，越南並未因為得到美國一些好處，而完全倒向美國陣營，而是採取親中、和美的避險策略。

應用均勻設計類神經基因遺傳演算法與田口基因演算法於最佳化設計

為了解決drill trap分別的問題，作者艾東尼 這樣論述：

本研究旨在結合田口（Taguchi）和均勻設計（UD）法於基因遺傳演算法（GA）之最佳化設計與應用，並提出三種組合下的最佳化問題，分別對應實際之工程問題進行設計與應用。第一種是將田口（Taguchi）表的兩個級別嵌入在交叉和突變基因之間的「混合式田口基因遺傳演算法」（HTGA），該方法之設計應用於PCB鑽孔路徑的研究上，明顯優於傳統的路徑設計法；第二類型，首先是將均勻設計（UD）結合類神經網絡（UniNeuro）系統，在一些未知系統模型的應用中先進行模型預測，接著，結合均勻設計（UD）在GA中的突變設計，解決多輸入系統的多目標（HUDMOGA）最佳化問題；這個方式，本研究稱之為UniNeur

o-HUDMOGA，並實際應用在需同時接收多個最佳化輸入參數的雙倒單擺系統中。第三類型，則是為了解決基於雷射自動對焦的追蹤系統（LAFS）最佳化之問題，採用與第二種情況類似的設計；但在這種應用情況下特別針對單一目標進行最佳化，在此稱為混合均勻設計遺傳算法（HUDGA）。在第三種的設計與應用中，UniNeuro-HUDGA之最佳化目標在降低LAFS的追蹤誤差，其結果將與傳統由專家進行設計與調校之結果進行比對。經本研究證明，在結合田口（Taguchi）和均勻設計（UD）法於基因遺傳演算法（GA），確實提高了最佳化搜索效率，同時可防止最佳化結果陷在局部最優之情況。與傳統的田口表比較，UD是更有效的應

用，因為它的靈活性在參數和實驗設計上更簡潔方便。此外，由UD結合類神經的系統建模方法，是非常有效的解決未知系統模型之問題；同時，UD具有更多的機會來相應地在整個搜索空間上生成均勻擴展的可能解，也是本研究之重要研究成果。