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而第二篇論文國立陽明交通大學 工業工程與管理系所 張永佳所指導 鄭青萍的 應用非支配排序基因演算法求解印刷電路板組裝之表面貼焊技術製程的雙目標生產排程問題 (2020),提出因為有 多目標、非相關平行機台排程問題、非支配排序基因演算法、機台可行性限制、順序相依設置時間、優先次序限制、可開始加工時間限制、額外共用資源限制的重點而找出了 hifi定義的解答。

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hifi定義進入發燒排行的影片

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動態規劃求解三維空間之同尺寸切割問題

為了解決hifi定義的問題,作者蔡宜軒 這樣論述:

切割問題被廣泛地應用於各產業別,且隨著整個環境的需求變化,其更是牽動著物流運作的多個層面。本研究針對同尺寸物品的切割問題作為探討對象,在一個給定尺寸的集貨空間中,最大化其能夠被裝入之相同尺寸長方體的數量。本研究將二維度同尺寸矩形最簡化最佳切割的演算法延伸至三維度的立體空間,透過動態規劃演算法來尋找最佳切割方式。演算法包含尋找三個維度的模板長度,以取得所有物件擺放可能的尺寸,同時篩選掉非必要數值來提升演算法遞迴計算的效率;藉由執行動態規劃演算法獲得物件的最簡化最佳切割,最後透過追蹤紀錄演算法掌握其切割方式。

應用非支配排序基因演算法求解印刷電路板組裝之表面貼焊技術製程的雙目標生產排程問題

為了解決hifi定義的問題,作者鄭青萍 這樣論述:

多目標生產排程問題隨著日漸複雜化及多樣化的生產限制,逐漸成為一個重要的議題。本研究以印刷電路板組裝製程之表面貼焊技術製程(Surface Mount Technology, SMT) 的排程問題進行研究,依據台灣某知名電腦硬體製造商(G公司)之實際生產環境與機台配置建構研究問題,並將其定義為非相關平行機台的雙目標排程問題。此問題具有機台可行性限制、加工順序相依之設置時間、優先次序限制、可開始加工時間限制及共用資源之限制,並以最小化最大完工時間及最小化總延遲時間為雙目標進行探討。由於此排程問題為NP-hard,本研究先為其建構一個數學模型以具體定義研究問題,再以G公司之排程邏輯設計一個啟發式演

算法在滿足各項限制之下,為待排工單找出在實務上可執行的可行解。並利用非支配排序基因演算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II)將所找出的可行解進行優化,以柏拉圖前緣解及擁擠距離的概念提供多個近似最佳解,並搭配可視化的圖表供管理人員進行決策。本研究以測試資料及實際待排工單為資料測試本研究所提之演算法的效能,研究結果顯示,本研究所建立之排程優化方式可減少10.1%的最大完工時間及52.9%的訂單總延遲時間,顯示此系統相較於G公司之現行排程方法為可行且有效的。