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dc.contributor.author李慶恩en_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:39:51Z-
dc.date.available2014-12-13T10:39:51Z-
dc.date.issued1995en_US
dc.identifier.govdocNSC84-2213-E009-014zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/96880-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=190629&docId=33087en_US
dc.description.abstract對於自動化生產系統而言,物料搬運系統能 否有效率的執行對於系統之績效有很大的影響 .基於彈性、安裝容易和可移動性等優點,無人 搬運車適用於大部分的製造環境,而逐漸成為 重要的現代化搬運工具.目前無人搬運車的控 制多半依據指派法則所設定的優先次序來決定 無人搬運車的途程,但由於生產作業的要求與 系統狀況的變異性極大,無人搬運車的指派結 果是否能隨著系統條件的改變而彈性地加以調 整,便成為影響系統績效的重要關鍵.本計畫將 以投標系統作為無人搬運車指派之控制基礎. 在投標系統運作下,使無人搬運車之指派能考 量更多因素,根據不同系統狀況,以不同之權重組合彈性調配指派法則,以期使無人搬運車的 控制能針對系統的變異隨時作迅速反應.雖然 過去的文獻指出混合指派法則下權重之選擇將 直接影響到系統之績效,然而卻一直沒有研究 能針對最佳權重之組合作系統性探討.因此,本 計畫希望以類神經網路的方法結合投標系統控 制架構,探討無人搬運車彈性指派邏輯下最佳 權重之組合.zh_TW
dc.description.sponsorship行政院國家科學委員會zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject無人搬運車zh_TW
dc.subject指派法則zh_TW
dc.subject類神經網路zh_TW
dc.subject投標法則zh_TW
dc.subjectAutomated guided vehicleen_US
dc.subjectDispatching rulesen_US
dc.subjectNeural networken_US
dc.subjectBiddingprincipleen_US
dc.title應用類神經網路於無人搬運車指派法則之研究zh_TW
dc.titleA Study of AGV's Dispatching Rules Using Neural Networken_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department國立交通大學工業工程研究所zh_TW
顯示於類別：研究計畫


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