隨著資訊類產品不斷推陳出新，產生大量電子廢棄物待處理，資源回收重要性與日俱增。我國於民國八十七年成立資源回收管理基金管理委員會推動資源回收各項業務，依汙染者付費觀念向製造商、進口商徵收回收清除處理費費率補貼給回收商、處理廠，期望減少廢棄物產生並提升回收成效，讓資源永續利用。
   本研究利用直覺模糊多目標規劃模型探討台灣廢電腦回收清除處理費費率制訂，以符合現況資源回收管理基金管理委員會立場考量，訂定以下目標:第一個目標為最大化回收率、第二個目標為最小化回收清除處理費費率，期許以最少資源獲得最大成效。回收率估計部分導入模糊迴歸觀念，解決回收率非以單一數值型式存在，減少估計與實際情況間誤差，提升預測準確度。 
   直覺模糊多目標規劃模型，除原先歸屬度觀念外，更導入由決策者自行訂定決策的非歸屬度觀念，讓模型解答更具完整性。本研究利用直覺模糊觀念求解回收清除處理費率與回收清除處理補貼費率，分析結果發現提升台灣廢電腦回收率，回收清除處理補貼費率為關鍵因素並證實現行回收清除處理費費率是適宜的；其次，回收清除處理補貼費率與回收率呈一正相關；最後，回收基金中的信託基金比例較現行比例高、非營業基金比例較現行比例低，顯示回收基金運作更具效率。

As new information products are constantly innovated, a large number of electronic wastes are to be processed which cause the importance of recycling. Republic of China established Recycling Fund Management Board to promote the recycling business, and it depends on polluter-pays principle to levy the recycling and treatment fee subsidizing the recycling treatment plants for waste reduction. 
    This study applies intuitionistic fuzzy multi-objective to Taiwan’s waste PC recycling and treatment fee formulation. In terms of Recycling Fund Management Board, we set up the following goals: Maximize the recycling ratio and Minimize the recycling and treatment fee to expect best benefits. This study introduces the fuzzy regression to recycling ratio for error reduction.
    In intuitionistic fuzzy multi-objective model, the concept of  non-membership function adding the accuracy is a new idea apart from the concept of membership. This study finds three results as follows: First, the recycling subsidy fee is a key factor to raise recycling ratio and the current recycling and treatment fee is appropriate. Second, there is a positive correlation between the recycling subsidy fee and the recycling ratio. Finally, the mutual fund ratio is higher than the current and the nonoperation fund is lower than the current to confirm the operation efficiency.

目錄 
目錄	I
圖目錄	III
表目錄	IV
第1章	緒論	1
1.1	研究背景與動機	1
1.2	研究目的	3
1.3	研究問題、方法與限制	4
1.4	研究範圍	5
1.5	研究內容與架構	5
第2章	文獻探討	8
2.1	台灣資源回收制度及其現況	8
2.2	台灣現行回收清除處理費費率公式	10
2.3	費率制訂之不同觀點暨制訂方式比較	13
2.3.1	以賽局理論為基礎之費率模型暨評析	14
2.3.2	以兩階層規劃理論為基礎之費率模型暨評析	15
2.3.3	以逆物流回收理論為基礎之費率模型暨評析	16
2.4	直覺模糊多目標非線性規劃觀念暨應用	17
2.5	小結	21
第3章	廢主機回收費率模型建構	22
3.1	問題描述	22
3.2	廢主機回收費率模型之建構	23
3.2.1	模型之符號說明	25
3.2.2	模型之假設條件	26
3.2.3	參數符號數值之計算	26
3.2.4	模型目標函數	36
3.2.5	模型限制式	36
3.3	廢電腦直覺模糊多目標規劃模型建構	38
3.4	小結	45
第4章	案例分析暨敏感度分析	46
4.1	廢電腦回收費率計算實例	46
4.2	參數分析	49
4.2.1	單位回收處理變動成本b之敏感度分析	50
4.2.2	模糊迴歸係數之敏感度分析	51
第5章	結論與建議	52
5.1	結論	52
5.2	建議	53
參考文獻	54
中文文獻	54
英文文獻	56
附錄A模糊迴歸程式碼	58
附錄B模糊迴歸問卷內容	60
附錄C模糊迴歸問卷資料整理	62
附錄D直覺模糊程式碼	63

圖目錄
圖 1.1 研究流程圖	7
圖 2.1直覺模糊之歸屬函數與非歸屬函數	19

表目錄
表 2.1公告應回收廢棄物項目	9
表 3.1環保署公告回收清除處理費費率暨補貼費率彙整	24
表3.2預測年度營業量	28
表 3.3各年度營業量攤提於六年內報廢數量	30
表3.4各年度報廢數量	31
表 3.5廢主機衍生物價值	34
表 3.6範例參數表	45
表 4.1本研究解值與現階段回收基管會值比較	49
表 4.2單位回收處理變動成本敏感度分析	50
表 4.3模糊迴歸係數敏感度分析	51

中文文獻
1.	吳柏林(2005)，模糊統計導論：方法與應用，五南圖書出版社，臺北市。
2.	李允中，王小璠和蘇木春(2012)，模糊理論及其應用，全華圖書出版社，新北市。
3.	張雅翔(2012)，應用兩階層規劃模型於差別補貼費率訂定之研究─以台灣廢表機資源回收系統為例。淡江大學管理科學學系，碩士論文，新北市。
4.	許珀銜 (2011)，應用兩階層規劃於提升台灣廢主機回收率之研究。淡江大學管理科學學系，碩士論文，新北市。
5.	許家瑋(2009)，台灣廢主機回收補貼費率制定之研究－以基因演算法求解多階非線性規劃問題。淡江大學管理科學學系，碩士論文，新北市。
6.	陳志恆 (2010)，廢電子電器暨廢資訊物品類處理技術調查評估專案工作計畫。行政院環境保護署98年度委託研究計畫，台北。
7.	陳柏宇(2011)，台灣廢印表機回收費率制定問題之探討─兩階層規劃之KKT條件與直覺模糊趨近法之比較。淡江大學管理科學學系，碩士論文，新北市。
8.	馮國臣(2007)，模糊理論：基礎與應用，新文京開發出版社，臺北縣。
9.	溫麗琪 (2008)，資源回收費率審議委員會議運作及回收清除處理費率架構檢討計畫。行政院環境保護署96年度委託研究計畫，台北。
10.	溫麗琪 (2009a)，廢電子電器及廢資訊物品自主回收處理管道解構及最佳化運作系統規劃專案工作計畫。行政院環境保護署97年度委託研究計畫，台北。
11.	溫麗琪 (2009b)，資源回收清除處理費率架構調整暨強化費率審議委員會運作計畫。行政院環境保護署97年度委託研究計畫，台北。
12.	羅時芳(2008)，公告應回收廢電子電器及廢資訊物品環境影響成本推估及相關準則研擬計畫。行政院環境保護署96年度委託研究計畫，台北。
13.	蘇嘉政(2007)，逆向物流系統回收模式建立─以筆記型電腦為例。中原大學工業工程學系，碩士論文，桃園。
 
英文文獻
1.	Angelov, P.P. (1997). Optimization in an intuitionistic fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 86, 299-306.
2.	Angelov, P. (2001). Multi-objective Optimisation in Air-Conditioning Systems: Comfort/Discomfort Definition by IF Sets. Notes on Intuitionistic Fuzzy Sets, 1, 10-21.
3.	Atanassov, K.T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 20, 87-96.
4.	Cheng, C. B. (2005), Fuzzy process control: construction of control charts with fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems, 154, 287-303.
5.	Cheng, C. B., H. S. Shih, U. P. Wen and B. Chen (2012), Subsidy Rate for the Printer Recycling Industry in Taiwan: Bi-level Programming Formulation and its Solution Procedures.Elesevier Editorial System for Computers & Operations Research Manuscript Draft.
6.	Hong, I H. and J. S. Ke (2011), Determining advanced recycling fees and subsidies in “E-scrap” reverse supply chains. Journal of Environmental Management, 92, 1495-1502.
7.	Mahapatra, G. S., Mitra M. and T. K. Roy (2010), Intuitionistic fuzzy multi-objective mathematical programming on reliability optimization model. International Journal of Fuzzy Systems, 12(3), 259-266.
8.	Shih, H. S., C. B. Cheng, U. P. Wen, Y. C. Huang and M. Y. Peng (2012), Determining a subsidy rate for Taiwan’s recycling glass industry: an application of bi-level programming. Journal of the Operational Research Society, 63, 28-37.
9.	Tanaka, H., Okuda, T. and Asai, K. (1974), On Fuzzy-Mathematical Programming. Journal of Cybernetics, 3, 37-46.
10.	Zimmermann, H. J. (1978), Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. Fuzzy Sets and Systems, 1(1), 45-55.
11.	Zimmermann, H. J. (1985), Fuzzy set Theory-and its applications. Kluwer, Dordrecht.