在科技發展日趨進步的今日，各項土木工程也越趨複雜以及龐大，而在良好的設施配置模式下，不但可以減少施工中機具操作衝突與材料運輸停滯的發生，更可縮短每一個設施之間的人員與機具的移動成本與增加整體工地的生產力與安全性。
    以往設施配置問題的相關研究，大都以降低設施之間的資源運送成本為主要的考量，也確實能有效的提高工地整體的生產力以達到縮減成本的目的；但是對於近年來勞工安全衛生觀念提升的現狀，僅僅以減少成本為目標的模式已不敷使用。
    雖然實務上仍有許多規劃技術上的困難，導致工地設施配置往往無法考量工地安全的問題。但是建構一個模式用來確定設施配置，以確保每項作業能夠在不使勞工與機具發生危險的安全性的前提下，以達到迅速有效的完成作業，減少工程中人員以及物料的運送成本，實為重要之課題。
    研究中將工址以安全性為指標劃分為數個區域，考量之安全性指標包含起重設備墜落範圍與危險物料存放位置。利用質群演算法發展以縮小設施之間的運送成本為主要目的並考量安全性之工程設施配置模式。模式目標為求取特定安全性要求下設施之間的最佳運送成本。

As technologies improve with time, construction becomes more complicated and enormous.  The equipment operation confliction, material traveling lag and cost of movement cost of labor and equipment can be reduced with a good facility layout plan.  The overall job site productivity and safety are also improved.
The major concern of facility layout researches in the past was reduction of material traveling cost, which was definitely effective for cost reduction by enhancing total site productivity.  Since labor safety attracts much attention in recent years, it should be incorporated into the site layout model.
Although  facility layout usually ignore safety issues due to computational difficulties, it is important to develop a facility layout model that can minimize cost of labor and material traveling and accomplish operation fast and efficiently while also ensure labor and equipment safety.
The site was divided into several areas based on safety concerns, which include considerations of crane drop range and dangerous material storage locations. A Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was used to develop a facility layout planning model which can minimize traveling cost between equipments under specific safety considerations.  The objective of the model is to obtain optimal traveling cost between facilities under specific safety index.

目錄......................................................I
圖目錄....................................................V
表目錄..................................................VII
第一章 緒論...............................................1
   1.1 研究動機...........................................1
   1.2 研究目的...........................................2
   1.3 研究方法與流程.....................................3
   1.4 研究範圍...........................................6
   1.5 論文架構...........................................6
第二章  文獻回顧..........................................8
   2.1 設施配制規劃之基本介紹.............................8
     2.1.1 工址介紹.......................................8
     2.1.2 設施之分類.....................................9
     2.1.3 設施之形狀....................................10
     2.1.4 設施之基準點..................................11
     2.1.5 設施間之相關性................................12
   2.2 設施配置相關研究..................................14
     2.2.1 設施配置之發展歷史............................14
     2.2.2 設施配置的求解方法............................16
     2.2.3 設施配置的分類................................27
   2.3 安全性之設施配置相關文獻..........................30
   2.4 結論..............................................33
第三章 基本理論介紹......................................35
   3.1 質群演算法之發展背景..............................35
   3.2 質群演算法之理論介紹..............................36
   3.3 質群演算法之演算步驟..............................40
   3.4 質群演算法和基因演算法之比較......................42
   3.5 結論..............................................47
第四章 模式構建..........................................49
   4.1 問題陳述與考量目..................................49
   4.2 基本假設與區域規劃................................50
   4.3 設施安全性........................................53
     4.3.1 起重設施安全準則............................. 54
     4.3.2 危險物料準則..................................59
     4.3.3 綜合安全性指標................................63
   4.4 工作流量與設施間運送成本..........................63
4.5 質群演算法在設施配置問題之應用.......................68
4.5.1 質群演算法.........................................69
4.5.2 質群演算法運算流程.................................69
4.6 結論.................................................76
第五章 範例驗證..........................................77
   5.1 範例實證..........................................77
5.1.1 案例說明...........................................77
5.1.2 求解效率及結果.....................................80
   5.2 情境分析..........................................82
      5.2.1 粒子數.......................................83
5.2.2 慣性權重...........................................84
      5.2.3 學習因子.....................................85
      5.2.4 最大速度.....................................87
5.3與基因演算法之比較....................................88
   5.4 人為改善處理......................................89
      5.4.1 設施合併.....................................89
      5.4.2 預先擺設.....................................90
   5.5 小結..............................................91
第六章 結論與未來研究方向................................92
   6.1 結論..............................................92
   6.2 未來研究方向......................................93
參考文獻.................................................95

圖1-1 研究流程圖..........................................5
圖2-1 工址網格化示意圖....................................9
圖2-2 設施形狀表示圖.....................................11
圖2-3 設施基準點示意圖...................................11
圖2-4 ㄧ般求解工址設施配置之方法.........................17
圖3-1 粒子移動示意圖.....................................37
圖3-2 質群演算法運算流程圖...............................41
圖3-3 基因演算法流程圖...................................43
圖3-4 染色體選擇示意圖...................................44
圖3-5 單點交配...........................................45
圖3-6 雙點交配...........................................45
圖3-7 均勻交配...........................................45
圖3-8 染色體突變示意圖...................................46
圖4-1 模式考量目標示意圖.................................50
圖4-2 安全區域側面示意圖.................................52
圖4-3 安全區域俯視示意圖.................................53
圖4-4  ABC三設施與安全區域...............................58
圖4-5 作業與設施關係圖...................................65
圖4-6 設施重心位置對照粒子圖.............................70
圖4-7  PSO運作流程圖.....................................75
圖5-1 各設施與作業之間的關係圖...........................79
圖5-2 設施配置圖.........................................82
圖 5-3 A、B、C粒子數收斂圖...............................84
圖 5-4 A、B、C慣性權重收斂圖.............................85
圖 5-5 A、B、C學習因子收斂圖.............................86
圖 5-6 A、B、C最大速度收斂圖.............................88
圖 5-7 設施合併圖........................................90

表 2-1 設施相關性權重分級法分級表........................12
表 2-2 解題方法之優缺點..................................27
表 3-1 基因演算法與質群演算法比較表......................47
表 4-1 各設施對於起重設備之安全性........................55
表 4-2  ABC三設施與起重設備之間距離......................59
表 4-3 危險物控制權重表..................................60
表 4-4  HCW表示形式(1) ..................................61
表 4-5  HCW表示形式(2) ................................. 61
表 4-6 距離表示形式......................................62
表 4-7  HCC矩陣表示形式..................................63
表 4-8 設施關係計算(1)...................................65
表 4-9 設施關係計算(2) ..................................66
表 4-10 設施關係計算(3) .................................66
表 4-11 設施間相關程度表.................................66
表 4-12 設施間關係係數矩陣...............................67
表 4-13 單位工作流量成本矩陣.............................67
表 4-14 設施之間距離.....................................68
表 5-1 各設施之基本假設設定..............................78
表 5-2 各設施對起重設備之敏感度..........................79
表 5-3 危險物料權重矩陣..................................80
表 5-4 模式運算結果......................................81
表 5-5  粒子數測試結果比較...............................83
表 5-6  慣性權重測試結果比較.............................84
表 5-7  學習因子測試結果比較.............................86
表 5-8  最大速度測試結果比較.............................87

中文部份:
1.張宏旭，「基因演算法在設施配置規劃上之應用」，國立成功大學土木工程學系碩士班碩士論文，2001年。
2.馬曉峰，「基因演算法在工程設施配置問題之應用」，朝陽大學營建工程系碩士班碩士論文，2000年。
3.王聖元，「以時程為基礎之動態設施配置」，國立成功大學土木工程學系碩士班碩士論文，2002年。
4.蘇世昌，「考慮工作流量之工程設施配置模式」，國立成功大學土木工程學系碩士班碩士論文，2003年。
5.孫國治，「遺傳演算法為基之任意外形營建工地設施佈置最佳化方法」，國立台灣大學工業工程學研究所碩士論文，2004年。
6.王明展，「基因演算法應用於設施佈置問題之研究」，元智大學工業工程與管理學系博士班博士論文，2002年
7.謝叔暖，「以遺傳演算法發展工地配置輔助系統之研究」，雲林科技大學營建工程系碩士班碩士論文，2001年
8.陳柏村，「質群演算法於組合型時間成本最佳化問題之研究」，淡江大學土木工程學系碩士班碩士論文，2006年。
9.李至倫，「改善工地佈置的量化分析技術-以鋼筋加工組立作業場地佈置為例」國立台灣工業技術學院營建工程技術研究所碩士論文，1997年。
10.鄭明淵，「地理資訊系統(GIS) 在臨時設施自動化配置之發展應用」行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告，1994年。
11.葉怡成，「以遺傳演算法作營建工址配置」行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告，1995年。
12.葉怡成，「以類神經網路方法作營建工址配置」行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告，1993年。
13.楊秉蒼、呂淑鈴，「多目標營建物料配置最適化模式之研究-以自我學習網路」第四屆建築生產及管理技術研討會，第143-158頁，2000年。
14.楊秉蒼、呂淑鈴，「類神經綱路於多目標營建工址配置最適化之研究」，八十八年電子計算機於土木水利工程應用研討會論文集，第1815-1821頁，2000年。
15.馬曉峰、馮重偉、鄭道明，「基因演算法在工程設施配置問題之應用」，第四屆營建工程與管理研究成果聯合發表會論文集，第120-130頁，2000年。
15.胡曉輝，「粒子群優化算法介紹」， http://icdweb.cc.purdue.edu/~hux，2002年。
16.何信瑩，「基因演算法」http://solab.iecs.fcu.edu.tw/course/other/20000305_iecs.pdf，2000年。
英文部分:
17.Bozer, Y. A., Meller, R. D., and Erlebacher, S. J., 1994, “An Improvement- Type Layout Algorithm for Single and Multiple Floor Facilities,” Management Science, Vol.40, No.7, pp. 918-932.
18.Camp, D. J. V., Carter, M. W., and Vannelli, A., 1991, “A Nonlinear Optimization Approach for Solving Facility Layout Problems,” European Journal of Operational Research, Vol.57, pp. 174-189.
19.Hegazy, T., and Elbeltagi, E., 1999, “EvoSite：Evolution-Based Model for Site Layout Planning,” Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE, Vol.13, No.3, pp. 198-206.
20.Li, H., and Love, P. E. D., 1998, “Site-Level Facilities Layout Using Genetic Algorithms,” Journal of Computing in Civil Engineering, Vol.12, No.4, pp. 227-231.
21.Meller, R. D., and Gau, K. Y., 1996, “The Facility Layout Problem: Recent and Emerging Trends and Perspectives,” Journal of 
Manufacturing Systems, Vol.15, No.5, pp. 351-366.
22.Tam, K. Y., 1992, “A Simulated Annealing Algorithm for Allocating Space to Manufacturing Cells,” International Journal of Production Research, Vol. 30, pp. 63-87.
23.Shi, Y. and R. Eberhart, 1998,”Parameter Selection In Particle Swarm Optimization” Evolutionary Programming VII: Proc. EP 98 pp.591-600.Springer-Verlag, New York.
24.Kennedy, J. and Eberhart, 2001, R.C.. ”Swarm Intelligence. Morgan Kaufmann Press”.
25.Eberhart, R.C. and Kennedy,1995, J.“A New Optimizer Using Particle Swarm Theory. Proc. Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science”, Nagoya, Japan, pp.39-43.
26.Shi, Y. and R. Eberhart ,1998,”A Modified Particle Swarm Optimizer,” IEEE International Conference on Evolutionary Computation, May 1998, Anchorage,Alaska,USA.
27.Shi, Y. and R. Eberhart ,2001,”Particle Swarm Optimization: Developments Applications and Resources,”Proc. IEEE Int.conf.On Evolutionary Computation, pp.81-86.
28.R. C. Eberhart and Y. Shi ,1998,“Comparison Between Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization, ” Evolutionary Programming VII: The 7th Ann. Conf. on Evolutionary Programming, pp.181-184.
29.Clerc,M. ,1999,”The Swarm and The Queen: Towards A Deterministic and Adaptive Particle Swarm Optimization,” Proc. I999 Congress on Evolutionary Computation, Washington, DC,Vol. 3,pp.1-1957.
30.Trelea,I.C.,2003,”The Particle Swarm Optimization Algorithm: Convergence Analysis and Parameter Selection,” Information Processing Letters, Vol. 85, Issue 6, pp.317-325.
31.Farnaz Sadeghpour, Osama Moselhi, Sabah Alkass,2004,”A CAD-based Model for Site Planning” Automation in Construction 13,pp.701-715.
32.Khaled El-Rayes, and Ahmed Khalafallah,2005,”Trade-off between Safety and Cost In Planning Construction Site Layouts” Journal of Construction Engineering and Management , ASCE,November,pp.1186-1195.
33.Khaled El-Rayes, and Ahmed Khalafallah,2006, ”Decision Support System For Optimizing Construction Site Layouts” Joint International Conference on Computing and Decision Making in Civil and Building Engineering Montréal, Canada,pp.3000-3009.
34.Khaled El-Rayes, and Ahmed Khalafallah,2006, ”Minimizing Construction-Related Hazards in Airport Expansion Projects” Journal of Construction Engineering and Management , ASCE,,pp.562-572.
35.Elbeltagi, Hegazy and Adel Eldosouky,2004,”Dynamic Layout of Construction Temporary Facilities Considering Safety” Journal of Construction Engineering and Management , ASCE,July,pp.534-541.
36.Karray, F., and Zaneldin, E., and Hegazy, T., and Shabeeb, A., and Elbeltagi, E,2000,”Computational Intelligence Tools for Solving the Facilities Layout Planning Problem.” Proceedings of the American Control Conference, Chicago, Illinois June.
37.U.S. Department of Labor Occupational Safety & Health Administration. http://www.osha.gov/,2007