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GA基因演算法(續) 此外，在執行運算之前，還要決定染色體的編碼方式、適應函數以及族群大小、代數等參數。 GA基因演算法(續) 編碼方式(Encoding) 就基因演算法來說，設計編碼方式可說是最重要的第一步，它要能適當的描述出問題的內容與結構，另一方面也要考慮如何讓基因演算法在上面運算。如果沒有兼顧這兩方面的話，可能會造成演算法的效率低落。一般而言，編碼方式以二位進(Binary)為主，此外整數(Integer)編碼、實數(Real)編碼和文字(Alphabet)編碼都是可以考慮的方式。 GA基因演算法(續) 適應函數(Fitness function) 適應函數是用來評估每一個子代的績效好壞，進而引導下個族群的答案趨勢，因此也是相當重要的。在設計上必須考量問題本身的需求與特性，可能需要讓答案最大化或是最小化。 GA基因演算法(續) 參數設定 為了讓基因演算法達到最佳化，調整演算法中的參數是必要的方法。族群大小(Population Size)是其中一個重要的參數，它控制了基因演算法每一代中，同時產生的答案，如果將其設的比較大，則可以涵蓋到較大的搜尋空間，也比較不容易陷入區域最佳解，不過也會花費比較多的時間在每一代的計算上。如果設的比較小的話，雖然計算花費的時間會比較短，不過答案的品質可能會比較差，也容易陷入區域最佳解。 GA基因演算法(續) GA架構圖 參考文獻 Holland, J. H., Adaptation in Natural and Artificial Systems, Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975. Goldberg,D.E., 1989. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Addison-Wesley, Reading, MA ? Adeli ,1995,H. and Hung, S., 1995. Machine learning: neural networks, genetic algorithms, and fuzzy systems, Wiley, New York. ? Thomas Saaty,『The Analytic Hierarchy Process for decisions in a complex world』,1999 ? Brian E. Travis, “XML and SOAP Programming for BizTalk Servers”, Microsoft。 植生工程植材選用決策支援系統 摘要 前言 研究方法 資料儲存格式XML 可延伸標記語言XML(eXtensible Markup Language)是目前最熱門的網際網路技術，它是由W3C(World Wide Web Consortium)所推薦的標準。因其為網際網路量身訂製的特性、邏輯結構的嚴謹性及具驗證功能，儼然成為資訊交換格式的主流。 XML的特性( 新世紀的網路語言XML,許博堯) XML的規格是簡單的，其設計原則是希望與其相關軟體能具高度的相容性，且降低相關應用程式撰寫的困難度。 XML是一個開放性標準，不隸屬於任何一個公司或團體。任何研究單位與公司都可取得XML的規格，並以此為標準進行開發。 XML的使用具有彈性。使用者可以制訂屬於自己的標記與文件架構，且可以提供其他使用者採用。 XML的文件是有效率的。對於同一份內容，使用者只需要建置一次便可以使用多次，且經由傳輸可與其他對文件有需求的單位共享資料。 XML是國際性傳遞資料的特性。文件結構中內建了對全世界的文字支援，經由使用語言及編碼方式的設定，文件可以有正確的展現方式。 XML文件具可控制管理的特性。XML可透過類似資料庫的操作技巧來使用該份文件，可作為簡易的網路資料庫使用。 原始資料處理 本系統之原始資料儲存格式，必須是容易被解析，產生方便，常用於網路交換，並且有良好的規格制定以及能夠包含空間資訊及詮釋資料。所以採取XML做為原始資料儲存的格式。另外，將量化後的資料存入MySQL資料庫以加速系統運算速度。 植種原始資料 植種資料分類 植種資料量化處理 決策支援系統(Decision Support Systems,DSS) DSS的架構，其組成單元包括對話管理系統(dialog management)子系統、資料管理(data management)子系統與模式管理(model management)子系統三個單元(Sprague and Carlson,1982)。現行的DSS架構除了保留原有的單元外，另外增加了知識管理(knowledge m