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    題名: 多階層規劃問題之類神經網路解算法的分析與應用(II)期末報告
    其他題名: Analyses and Applications of an Artificial Neural Network Approach to Multi-level Programming Problems (II)
    作者: 時序時;溫于平
    貢獻者: 淡江大學經營決策學系
    關鍵詞: 多階層規劃;類神經網路;禁忌搜尋;Hopfield 網路;能量函數
    日期: 2005
    上傳時間: 2009-03-16 13:25:59 (UTC+8)
    摘要: 本計畫在研究類神經網路 (artificialneural network, ANN) 技術於多階層規劃問題 (multi-level programming problems,MLPPs) 上。此問題在描述層級式組織下各決策單元的互動與決策問題。此種決策形態常見於(較為民主式)分權系統(decentralized systems) 中,惟因此問題的互動過程使得傳統方法求解均難臻理想(Wen and Hsu 1991)。而類神經網路技術運用於數學規劃則為新進發展的一支,尤在及時 (real-time) 求解問題,並可藉硬體電路實現平行分散處理 (parallel distributed processing) 能力來達成,並具備解決大尺度問題之潛力。 本計畫即在延續以往類神經網路求解之發展,持續探討此解法的穩定性,俾找出有效網路。目前已發展出結合禁忌搜尋(Tabu search) 規則與 Rodriguez-Vazquez etal. (1988) 類神經網路演算法之多階規劃混合類神經網路 (hybrid neural network),分別處理整數及實數變數,並驗證此混合網路較 Shih et al. (2004) 的類神經網路在解算速度上有巨幅之改善。目前正在持續研究此網路應用於供應鏈管理中,利用多階層規劃模式描述供應鏈管理中規劃及排程相關問題,並期所建議的類神經網路較傳統工具解析問題能得到較佳結果。
    顯示於類別:[管理科學學系暨研究所] 研究報告

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