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而第二篇論文國立高雄海洋科技大學 航運管理研究所 許文楷所指導 黃崇碩的 貨櫃碼頭之營運績效評估-以高雄港的專用貨櫃碼頭為例 （2009），提出因為有 資料包絡分析法、貨櫃碼頭、績效評估的重點而找出了 台中大型重機輪胎的解答。

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應用人工智慧演算法於新的博物館路徑問題之探討

為了解決台中大型重機輪胎的問題，作者蔡宗佑 這樣論述：

本研究探討一個新的博物館路徑問題，此問題中，展覽室分為兩種：一為必看展覽室，即所有遊客團體必定會參觀之展覽室，二為選看展覽室，即遊客團體有各自不同選擇參觀的展覽室，遊客團體則分為小型、中型、大型與特大型4種，越大型的遊客團體通常參觀時間越久。本研究探討的問題為開放式工廠排程問題(Open Shop Scheduling Problem，OSSP)的延伸問題，亦為NP-hard問題。本研究以台北市立美術館與台南奇美博物館為實例，嘗試以三種人工智慧演算法，基因演算法(Genetic Algorithms，GA)、粒子群演算法(Particle Swarm Optimization，PSO)、免疫

演算法(Immune Algorithms，IA)，來最佳化多個遊客團體同時參觀展覽室的路線規劃與最小化總閒置時間，並分析在不同的實驗數據下，不同參數對結果所產生的影響。除此之外，本研究也提出一個新的編碼方式，將一個連續整數序列同時轉換成各遊客團體參觀不同展覽室的順序。本研究的數值結果顯示，免疫演算法與基因演算法的求解品質優於粒子群演算法，而粒子群演算法求解速度為三者中最快。

貨櫃碼頭之營運績效評估-以高雄港的專用貨櫃碼頭為例

為了解決台中大型重機輪胎的問題，作者黃崇碩 這樣論述：

貨櫃碼頭是港口之最主要的設施，因此其作業效率為何通常左右定期航商選擇船舶停靠港口的重要因素之一。過去相關大多致力於比較不同港口間的經營效率，對於碼頭之經營績效的研究相對稀少。本文主旨在探討貨櫃碼頭的營運績效評估。本研究首先收集國內外相關文獻與航貨櫃碼頭的作業特性，找出碼頭在營運過程中之理想的投入與產出項目，並應用資料包絡分析法來建構碼頭的營運績效評估模式。最後為了驗證模式的實務效度，本文並以國內外大型航商在高雄港所經營的A~E五座碼頭之實際資料為例，來進行實證研究。研究結果顯示B碼頭之效率最差，其主要原因在於總裝卸量嚴重不足。本文所建構的模式，可以提供給碼頭績效評估的相關研究參考；此外，實證

研究結果則可以提供航商作為其改善碼頭營運效率之依據。

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