工業技術研究院

技術簡介

本技術藉由平行化的基因演算法，實現路徑再規劃機制，以提供相較於傳統解決方案在求解時間上更短的解決方案。路徑再規劃問題為一NP-Hard問題，而基因演算法正適合用於解決此類問題，但基因演算法通常需要耗費長時間計算才能得出較佳解，而平行化技術的優勢之一即是可大幅縮短計算時間，故利用平行化技術處理基因演算法，將可應用於既定時間內解決動態路徑再規劃的議題。

Abstract

This technology is to provide a better solution for solving re-routing problem with parallel genetic algorithm. Re-routing problem is a NP-hard problem, and genetic algorithm is commonly used for solving this kind of problems. However, one of the disadvantages of the algorithm is known for the computing time it costs, so we use parallelization techniques to resolves this, which can significantly reduce the amount of computing time.

技術規格

1.以平行化技術處理基因演算法，於可接受的時間與成本限制條件下，求出動態路徑規劃之最適解 2.具有動態路徑再規劃時機決策機制，可降低路徑再規劃所產生的成本

Technical Specification

1.Using parallel genetic algorithm to provide a better solution for solving re-routing problem in limited time constraints. 2.With a dynamic re-routing decision making mechanism, to reduce the cost of re-routing.

技術特色

採用Map/Reduce平行化計算架構設計，設計並實作平行化之基因演算法 使用Java程式語言及Hadoop平台開發

應用範圍

車輛排程、物流配送作業

接受技術者具備基礎建議（設備）

雲端運算環境

接受技術者具備基礎建議（專業）

熟悉Hadoop架構及開發 熟悉Linux系統操作 熟悉 Java 程式語言與C＋＋程式語言開發

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