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國立臺北科技大學 工業工程與管理系 車振華所指導 翁姿婷的 應用多目標基因演算法求解競爭型加水站選址問題 （2020），提出MINMAX technology關鍵因素是什麼，來自於加水站、多目標基因演算法、競爭型設施選址問題、客戶行為不確定性、漸進式覆蓋範圍問題。
而第二篇論文南臺科技大學 電機工程系 王明賢所指導 馬光益的 以動作學習方式執行機器人手眼協調之抓取 （2020），提出因為有 行動學習、深度學習、手眼機械手、k-NN、概率密度函數、機械手、機器人抓取、YOLOv3的重點而找出了 MINMAX technology的解答。
應用多目標基因演算法求解競爭型加水站選址問題
為了解決MINMAX technology 的問題，作者翁姿婷 這樣論述：
摘 要 iABSTRACT ii誌 謝 iv目 錄 v表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究流程 3第二章 文獻探討 6 2.1 水資源 6 2.1.1 水資源的重要性 7 2.1.2 全球水資源分佈現況 9 2.1.3 水污染 11 2.1.4 臺灣水資源現況 15 2.1.5 小結 18 2.2 加水站的興起和臺灣設置現況 19 2.3 設施選址問題 21 2.3.1 競爭型設施選址問題 21 2.3.2 客戶行為不確定性問題 21 2.4 覆蓋問題
23 2.4.1 最大覆蓋位置問題 24 2.4.2 漸進式覆蓋範圍 25 2.5 啟發式演算法 27第三章 研究方法 32 3.1 問題定義與假設 32 3.2 研究架構 33 3.3 數學模型 35 3.4 NSGAIII求解步驟 38第四章 實驗結果與分析 45 4.1 初始建構 45 4.2 績效評量指標 47 4.3 參數設計 48 4.4 結果分析 56第五章 案例分析 65 5.1 不同情境之案例分析 65 5.1.1 情境一與情境二 66 5.1.2 情境一與情境三 70第六章 結論及建議 74 6.
1 結論 74 6.2 未來建議 75參考文獻 76
以動作學習方式執行機器人手眼協調之抓取
為了解決MINMAX technology 的問題，作者馬光益 這樣論述：
過去十年發展起來的深度學習並不能滿足機器人對雜亂任務和異質目標的抓取。主要問題在於停滯不前的智慧，儘管深度學習在一般環境中具有很高的準確率， 但是，雜亂的抓取環境是非常不規則。 在本論文中，開發了一種利用手眼協調進行機器人抓取的動作學習，以使用配備三指抓手的 6 自由度機械臂抓取雜亂無章的各種物體。為了在該系統中進行動作學習，還需要 k-最近鄰 (kNN)、視差圖 (DM)、概率密度函數 (PDF) 和您只看一次 (YOLO)等軟體，還需要對先前機器人操作進行評估。成功制定問題後，需要一個儀器來評估具有定性權重的機器人環境和性能。 透過測量目標的深度、目標變化的定位、目標檢測和抓取過程
本身來進行一些實驗。整個過程在每個行動學習週期的計畫、行動、觀察和反思中展開。 如果按照最低通過標準，第一個迴圈不滿足結果，則迴圈重新執行，直到機器人取放成功。透過採用行動學習作為學習框架來處理手眼機器人抓取，可以透過工作或邊做邊學來提高內部人工智慧。總之，我們的研究證明，基於動作學習的具有類立體視覺和手眼校準物件操縱系統，可以透過可接受的錯誤改進處理先前錯誤的智慧。 因此，本方法可能適用於其他物件操作系統，而無需先定義環境。