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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
Applying Hierarchical Genetic Algorithm based Neural Network and Multiple Objective Evolutionary Algorithm to Optimize Parameter Design with Dynamic Characteristics
書刊名:
品質學報
作者:
馬心怡
/
蘇朝墩
作者(外文):
Ma, Hsin-yi
/
Su, Chao-ton
出版日期:
2010
卷期:
17:4
頁次:
頁311-325
主題關鍵詞:
參數設計
;
階層式基因演算法
;
多目標演化演算法
;
Parameter design
;
Hierarchical genetic algorithm
;
HGA
;
Multiple objective evolutionary algorithm
;
MOEA
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:0
點閱:32
田口之參數設計是一公認為具有極大貢獻之品質技術,但是參數設計卻有一些先天之限 制使其使用受限,因此許多學者以類神經網路 (neural networks, NNs) 提出修正模式。然而對 於動態特性之問題,其靈敏度與品質變異常無法同時到達最佳化之目標,且傳統使用之類神 經網路無法保證可以獲得參數與品質特性間可靠的對應關係。本研究提出一演算法,結合階 層式基因演算法 (hierarchical genetic algorithm, HGA) 與多目標演化演算法 (multiple objective evolutionary algorithm, MOEA) 進行動態製程之最佳化程序,以解決上述問題。最後並以一塑 膠射出成型之製程為例,以驗證本方法之有效性。
以文找文
Many soft computing techniques were used to resolve Taguchi’s parameter design problems. These methods consist of two major steps where neural networks are first adopted to find the functional relationship between the desired responses and control factor values and then simulated annealing or genetic algorithm is applied to determine an optimal combination of control factors. However, neural networks tend to trap the error function in a local minimum when one tries to find the parameters of the network. Besides, the sensitivity measure and variability measure need to be optimized simultaneously in a dynamic system. In this paper, we integrate a hierarchical genetic algorithm (HGA) and a multiple objective evolutionary algorithm (MOEA) to optimize the dynamic parameter design problem. The proposed method applies a HGA based neural network to derive the relationship between the input factors and corresponding outputs, β and SN ratio. Then a MOEA is applied to obtain the non-dominated solution of predicted SN ratio and β. Finally, in the confirmation phase, confirmation experiments are conducted to determine the best parameter setting. An industry case of injection molding process is demonstrated to show the effectiveness and its applicability to other industries.
以文找文
期刊論文
1.
Yao, X.(1999)。Evolving artificial neural networks。Proceedings of the IEEE,87(9),1423-1447。
2.
Sexton, Randall S.、Dorsey, Robert E.、Johnson, John D.(1999)。Optimization of Neural Networks: A Comparative Analysis of the Genetic Algorithm and Simulated Annealing。European Journal of Operational Research,114(3),589-601。
3.
Hsu, C. M.、Su, C. T.、Liao, D.(2003)。A novel approach for optimizing the optical performance of the broadband tap coupler。International Journal of Systems Science,34(3),215-226。
4.
Chang, H. H.(2008)。A data mining approach to dynamic multiple responses in Taguchi experimental design。Expert Systems with Applications,35(3),1095-1103。
5.
Srinivas, N.、Deb, K.(1994)。Multiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algorithms。Evolutionary Computation Journal,2(3),221-248。
6.
Su, C. T.、Chiu, C. C.、Chang, H. H.(2000)。Parameter design optimization via neural network and genetic algorithm。International Journal of Industrial Engineering,7(3),132-224。
7.
Tong, L. I.、Wang, C. H.、Chen, C. C.、Chen, C. T.(2004)。Dynamic Multiple Responses by Ideal Function Analysis。European Journal of Operational Research,156(2),433-444。
8.
Dias, A. H. F.、de Vasconcelos, J. A.(2002)。Multiobjective genetic algorithm applied to solve optimization problems。IEEE Transaction on Magnetics,38(2),1133-1136。
9.
Hsieh, K. L.、Tong, L. I.、Chiu, H. P.、Yeh, H. Y.(2005)。Optimization of a multi-response problem in Taguchi’s dynamic system。Computers and Industrial Engineering,49(4),556-571。
10.
Sexton, R. S.、Dorsey, R. E.、Johnson, J. D.(1998)。Toward global optimization of neural networks: a comparative of the genetic algorithm and backpropagation。Decision Support Systems,22(2),171-185。
11.
Sexton, , R. S.、Dorsey, R. E.、Sikander, N. A.(2004)。Simultaneous optimization of neural network function and architecture algorithm。Decision Support Systems,36(3),283-296。
12.
Wang, C. H.、Tong, L. I.(2005)。Optimization of dynamic multi-response problems using grey multiple attribute decision making。Quality Engineering,17(1),1-9。
會議論文
1.
Yen, G. G.、Lu, H.(2000)。Hierarchical Genetic Algorithm Based Neural Network Design。1st IEEE Symp. Combination Evol Computation, Neural Networks,168-175。
2.
Schaffer, J. D.(1985)。Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms。NJ:Hillsdale。93-100。
3.
Horn, J.、Nafploitis, N.、Goldberg, D. E.(1994)。A Niched Pareto Genetic Algorithm for Multi-objective Optimization。Piscataway, NJ:IEEE Press。82-87。
4.
Ke, J. Y.、Tang, K. S.、Man, K. F.、Luk, P. C. K.(1998)。Hierarchical genetic fuzzy controller for a solar power plant584-588。
圖書
1.
Man, K. F.、Tang, K. S.、Kwong, S.(1999)。Genetic Algorithm。London:Springer-Verlag。
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