擴充ECGA於不同的資料型別：整數與實數

Abstract

延伸式精簡基因演算法(ECGA)是一種能解決二進位難題的演算法。因為具有偵測建構區塊(building blocks)的能力，ECGA可靠而且精確。但當我們直接應用ECGA於整數問題時，仍會遇到某些困難。在本研究中，我們提出一種伸延ECGA的新演算法，稱為整數型延伸式精簡基因演算法(iECGA)。iECGA使用修改過的機率模型並繼承了偵測建構區塊的能力。iECGA特別設計來處理整數問題，並能避免ECGA遇到的困難。

為了解決固態元件中的特性量定(characteristic determination)問題，我們也發展了一種新的最佳化架構，包含了ECGA及一種離散化技巧稱為隨選分割(SoD)。因為特性量定問題中的變數因為物理性質，所以幾乎都是實數，ECGA只能處理離散型式的問題，因此需要一種機制轉換資料型態。所以在本研究中，我們將提出的架構應用在三個研究個案上，並展示這個演化計算領域中的方法，不止提供了高品質的最佳化結果，也有處理不同問題的彈性。