科技與工程學院

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/5

沿革

科技與工程學院(原名為科技學院)於87學年度成立,其目標除致力於科技與工程教育師資培育外,亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下,自91學年度增設「機電科技研究所」,該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」,並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外,「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後,本院為配合本校轉型之規劃,增加學生於科技與工程產業職場的競爭,本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展,兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年,本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此,本院發展之重點涵蓋教育(技職教育/科技教育/工程教育)、科技及工程等三大領域,並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度,為配合本校轉型規劃,「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本(科技與工程)學院,另增設2學程,分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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    DNA演化模糊系統應用於移動機器人控制
    (2008) 鐘宏見; Hong-Jain Zhon
    遺傳演算法是以隨機多點同時搜尋的方式,而非傳統單點依序搜尋方式,因此可以避免侷限在某一區域的最佳解上,而得到整體區域的最佳解。然而,傳統遺傳演算法在演化模糊邏輯系統內部的架構與參數當中,其性能及族群大小有著密切關係等限制。為了改善此限制,於是以DNA-Based演化演算法來取代傳統的遺傳演算法,在實現上與傳統遺傳演算法一樣需要精確的模擬器與大量演化時間。 本論文提出以整合DNA-Based演化模糊邏輯系統及Q-Learning之適應性學習方法,以使移動機器人能適應實際複雜的環境。藉由Q-Learning來輔助DNA-Based演化模糊邏輯系統的方式,利用Q-Learning在實際環境互動當中產生最佳行為,且不需要建構環境動態模型,以避免因精確模擬器不易建立而造成模擬器和實際環境的誤差。由模擬結果證實,Q-Learning提供DNA-Based演化的過程當中適應函數所產生的方式,在不需要任何環境的座標資訊,有效提昇與實際環際互動當中的精確度。 最後,將本論文在模擬器上所演化完成的參數應用於sputnik移動機器人,以驗證實際環境互動的可行性與效能。