一般營造公司在承攬營建工程時，面對工地勞力的指派的問題，僅能憑個人之經驗去指派，然而，僅憑經驗主觀的指派往往造成人力過剩而增加不必要成本，或是人力不足造成工程進度落後，影響工程進度及工程估驗請款進度，增加公司財務調度管理的負擔。所以本研究期能適時、適量的配置人員的工作時數，以有效的掌控人力資源，降低人力成本。
    國內對於最佳化理論應用於營建工程上勞工指派的研究，雖然相當的多，但大多是以單一專案去做最佳化的指派，對於跨專案的最佳化指派卻不多。本研究就營建工程而言，擬以多專案排程的角度，探討指派可參與數項作業之勞力所涉及之加班、任務轉換及專案轉換等課題。因多重專案涉及之複雜度遠較單一專案為高，為求精進演算效率，本研究採用基因演算法作為求解工具。本研究提出之模式已應用於多重專案案例中；應用之過程與結果將介紹於本文。

When a general construction company subcontracts a construction project, the labor assignment in the construction site usually can only be done through personal experience; however, subjective assignment through experience could usually lead to over-labor which consumes unnecessary cost or insufficient labor which leads to project lag; the latter might affect the project progress and the project acceptance inspection and payment application progress which in turn brings a load to the financial arrangement and management. Therefore, in this study, it is hoped that the personnel’s work hour can be allocated in time and in amount so as to control human resource effectively and to reduce labor cost.
Although several optimization algorithms have been applied in labor assignment, yet most of the optimization assignments are done in single project, and there are very few regarding cross-project optimization. In this study, based on construction projects, we take multiple-projects scheduling point of view to investigate practical issues, such as over-time work, mission transfer and project transfer. Since the complexity of multiple projects modeling is much higher than that of single project, in order to improve the computational efficiency, genetic algorithm is adopted as the solution-finding tool. The model proposed in this study has been applied in multiple-projects cases. The application process and result is introduced in this thesis

目錄	Ι
表目錄	IV
圖目錄	V
第一章  緒論
1.1 研究背景與動機	1
1.2 研究目的	2
1.3 研究範圍	2
1.4 研究方法與流程	3
第二章  文獻回顧
2.1 工程排程最佳化之相關文獻	5
2.2 多能工	7
  2.2.1 職能彈性之定義	7
  2.2.2 營運業的多能工策略	9
2.3 人員排班及指派最佳化相關文獻	11
2.4 小結	13
第三章  理論介紹
3.1 最佳化	14
3.2 線性規劃	14
3.3 整數規劃	20
3.4 巨集演算法	21
  3.4.1 巨集演算法概述	21
  3.4.2 基因演算法	23
3.5 小結	27
第四章  模式建構及求解方法
4.1 現況描述	28
  4.1.1 問題描述	28
  4.1.2 現況做法	28
4.2 模式建立	30
  4.2.1 假設條件	30
  4.2.2 決策變數與參數定義	31
  4.2.3 數學模式	33
4.3 模式驗證	40
  4.3.1 例題驗證	41
第五章  範例測試及效益分析
5.1 案例描述	45
5.2 決策變數擬定	46
5.3 模式輸出結果與成本分析	47
  5.3.1 最佳化模式排班表	48
  5.3.2 最佳化模式排班成本分析	48
5.4 人工經驗排班結果與成本分析	50
  5.4.1 人工經驗排班表	50
  5.4.2 人工經驗排班成本分析	50
5.5 比較與分析	52
  5.5.1 效益分析	52
  5.5.2 成本比例	52
5.6 參數分析	54
5.7 小結	55


第六章  結論與建議
6.1 結論	56
6.2 後續建議	57
參考文獻	58
附錄
附錄A 某可行解之排班表	62
附錄B 最佳化模式排班表	62
附錄C 人工經驗排班表	63
附錄D 最佳化模式排班表	64
表目錄
表2-1 職能彈性之定義	8
表3-1 巨集演算法適用性與應用限制	22
表4-1 任務轉換表1	35
表4-2 任務轉換表2	35
表4-3 任務轉換表3	36
表4-4 任務轉換表4	37
表4-5 專案轉換表1	37
表4-6 專案轉換表2	38
表4-7 專案轉換表3	39
表4-8 加班轉換次數表	39
表4-9 勞工之生產效率	41
表4-10 專案需求之作業量	42
表4-11 專案實際執行作業量	42
表4-12 專案有效執行作業量	43
表4-13 經Evolver最佳化之專案有效執行作業量	43
表5-1 各專案任務每日需求工作量	46
表5-2 各勞工各工項之生產效率	46
表5-3 最佳化排班各項人力成本彙總表	49
表5-4 人工經驗排班各項人力成本彙總表	51
表5-5 人工經驗排班與本研究最佳化模式排班效益分析	52
表5-6 改變交配率所得之結果	54
表5-7 改變突變率所得之結果	55

 
圖目錄
圖1-1 研究流程圖	4
圖3-1 圖解法範例	19
圖3-2 染色體選擇示意圖	24
圖3-3 染色體交配之方法	24
圖3-4 基因演算法演化流程	26
圖4-1 成本差異長條圖	44
圖5-1 數值收斂圖	47
圖5-2 最佳化成本比例長條圖	49
圖5-3 人工經驗成本比例長條圖	51
圖5-4 人工與最佳化模式排班成本差異圖	53
圖5-5 改變交配率所得收斂狀況圖	54
圖5-6 改變突變率所得收斂狀況圖	55

英文文獻
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