本論文針對基因演算法的架構加以改良，提出改良後的新式演算法:礦工基因演算法(Miners Genetic Algorithms, MGA)。為了驗證礦工基因演算法的效率，本研究以旅行商問題(Trav…

分群分析在資料探勘中是一個非常重要的議題，最近幾年許多的分群演算法已被提出。然而，沒有任何一個分群演算法可以對所有不同資料集進行正確的分群。因此，本研究提出萬用演算法結合核心直覺模糊c-means演…

由於資訊和科技的進步，數據的收集也越來越容易。分群是一種用於挖掘數據結構的重要技術且應用於許多領域，例如顧客區隔，圖像識別，社會科學等。然而，在實際應用中，有很多噪音或是異常值在資料集中，這會影響分…

由於資訊科技日新月異，新的分群分析方法不斷地被提出，但是沒有任何一個分群演算法可以對所有的資料集進行正確的分群。因此，本研究主要是提出一個萬用演算法結合整合分群演算法的模型，在整合分群的部分使用資料…

班次規劃(Transit Network Timetable Scheduling Problem, TNTSP)及司機排班 (Bus Driver Scheduling Problem, BDSP…

在現今智慧型裝置及科技應用普及的世代，大量的數據以既便利又快速的方式被記錄、收集，因此，如何對數據進行處理與分析，並從中得到有價值的訊息，是現今非常受重視的議題。在資料探勘領域，分群分析是一項非常重…

仿電磁演算法為近年來發展出的新興共通啟發式演算法，主要啟發自電磁吸引與排斥理論，目前已發展出連續型與離散型兩種版本以求解最佳化問題，但應用於排程問題上仍相當稀少；因此，本論文以仿電磁演算法為基礎，發…

由於資訊快速成長，複雜的資料能夠更容易的被蒐集。因此，如何從數據中找到重要的資訊，已變成非常重要的議題。在資料探勘中，分群分析是一個非常重要的技術。然而，沒有任何一種分群演算法能夠對所有不同的數據集…

近年來隨著資訊科技的發展，越來越多領域開始藉由資料探勘的方法來分析資料，其中的分群分析已被廣泛應用，如顧客區隔、圖像分割等，希望能將資料轉化成有利用價值的資訊。然而，沒有任何一個分群演算法能適用於所…

排程問題日趨複雜，競爭激烈的大環境下，如何有效率地管理生產排程，在短時間內求取近似最佳解，已經成為重要的議題。陳柏志(2012)所提出的礦工基因演算法(Miner Genetic Algorithm…