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群組無人機於非確定環境下之即時任務路徑重劃

為了解決salesman複數的問題，作者陳彥儒 這樣論述：

本研究改進群組無人機的路徑規劃演算法，將無人機機群的涵蓋範圍與存在多個禁航區的情況納入禁航區避讓之考量，並於演算法中加入D*Lite演算法 (Dynamic ????∗ Algorithm)，使無人機執行任務中若遭遇障礙物能即時對障礙物進行避讓。同時本研究改變以往透過地面導控站對群組無人機進行控制的任務模式，使群組無人機可以自行分配欲飛行之路徑且自主前往各個目標點。 群組無人機的任務規劃，將先透過兩階段式禁忌搜尋法(Tabu Search)搭配2-Opt交換法和????∗搜尋法(????∗ Search Algorithm)，以距離作為成本函數(Cost Function)進行

路徑規劃，接著根據無人機機群範圍增加禁航區避讓轉折點，使僚機於任務中不會誤入禁航區，亦將複數禁航區加入任務規劃考量，使無人機在執行範圍更遠的任務時避開所有可能跨越的禁航區；在無人機循規畫路徑飛行的同時，反覆更新地圖信息，透過D* Lite演算法(Dynamic ????∗ Algorithm)，使無人機在任務執行中遇到未知障礙物時透過逆向搜索達，即時重規劃出由目標至無人機當前位置的最佳路線。 為了提升無人機在執行任務上的自主性、降低通訊距離所帶來的任務距離限制，藉由整合嵌入式運算系統將以往需藉地面導控站來執行群組無人機任務的集中式運算架構改為透過邊緣運算使群組無人機自主完成任務的分散式運

算架構，完成路徑規劃後，群組無人機能自主前往最合適的路線完成任務。

一個以 MAX-MIN 蟻群系統為基礎之改良式搜尋演算法用於解決多旅行銷售員問題

為了解決salesman複數的問題，作者鄭安宏 這樣論述：

多旅行銷售員問題(Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP) 是一個在日常生活中常見的問題，如交通、工業、商業以及物流等領域中都能找到它，這個問題主要的目標是分配複數位銷售員走完所有的城市，並最小化路線的總距離。藉由優化過的路線來減少時間或是能源的消耗。由於傳統演算法無法在有限的時間內解決這個問題，本論文將以超啟發式演算法中的MAX-MIN 蟻群系統為基礎設計出一個能在有限時間內解決MTSP 的演算法，稱為改良式MAX-MIN 蟻群系統(Improved MAX-MIN AntSystem, iMMAS)。藉由與其他演算法的模擬實驗結果可以觀察到，i

MMAS 於大資料集中能將平均結果提升20% 以上，並讓標準差維持在1% 以下，此實驗結果驗證了iMMAS 相較於其他比較演算法更加的穩定且結果的質量更加優異，同時，此現象於較大的資料集中格外明顯。