演算法程式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

運算思維與App Inventor2程式設計 - 含GTC全民科技力認證（App Inventor2 -結構化與模組化程式設計、演算法程式設計、互動程式設計）- 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：診斷．評量．影音．加值

為了解決演算法程式的問題，作者簡良諭 這樣論述：

　　1.依據 App Inventor 2 特有的積木模塊式程式設計、網路雲端開發環境、完整配套組件、支援樂高模塊、搭配 Google Play 商店等 5 大特性，配合主題程式設計應用學習。   　　2.本書共 12 章，內容簡單易懂，操作說明圖表化，使步驟一目瞭然，只要按部就班即可完成各個專案，可搭配線上影音教學，由淺入深，循序漸進學習。   　　3.課後習題結合 GTC 全民科技力認證，除了自我檢視學習成效以提高學習興趣外，亦可學習本書所舉之應用，邁向考取程式設計的能力認證。   　　MOSME行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可自我

練習，增強記憶力，反覆測驗提升能力，強化熟練度。 　　診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　評量：結合GTC全民科技力認證，培養程式設計的能力。 　　影音：於學習資源「影音教學」專區，可線上觀看示範教學。 　　加值：提供本書程式範例檔下載使用。

演算法程式進入發燒排行的影片

具有影像辨識功能的膽固醇液晶系統於新型冠狀病毒感測應用

為了解決演算法程式的問題，作者林平遠 這樣論述：

本研究利用膽固醇液晶的雙穩態特性來感測新型冠狀病毒的棘蛋白受體結 合區(SARS-CoV-2 Spike Protein Receptor Binding Domain)。此膽固醇液晶感測系 統利用蛋白質抗體抗原之免疫反應形成免疫複合體來影響膽固醇液晶的排列，並且使用偏光顯微鏡來觀察膽固醇液晶平面態與焦錐態之光學紋理變化，同時使用光譜儀與影像辨識程式來定量數據。利用微型光譜儀量測出穿透光譜，並且透過 影像辨識程式將膽固醇液晶的光學紋理數值化，以分析棘蛋白濃度與液晶紋理混 亂程度之線性關係。此膽固醇液晶之系統具有可以定量分析並且無需複雜的分析 儀器，可在檢測環境中進行訊號解讀與數據分析，此為新

型膽固醇液晶感測系統 之特色。

理解演算法：Python初學者的深度歷險

為了解決演算法程式的問題，作者BradfordTuckfield 這樣論述：

　　本書是演算法入門指南，以Python程式實作應用廣泛的演算法，內容主題包含多種現代演算法，用於搜尋、排序及最佳化；以人為本的演算法，協助人們接球運動的判斷；高等演算法，用於機器學習與人工智慧領域；以及古文明演算法，用於算數值相乘、求最大公因數、產生幻方。 　　本書將帶領您學習： 　　‧產生幾何用途廣泛的Voronoi圖 　　‧以演算法建置簡單聊天機器人、贏得棋賽、玩數獨遊戲 　　‧實作梯度上升(下降)演算法程式，求出函數最大值(最小值)、極值 　　‧使用模擬退火進行全域最佳化 　　‧憑個人特徵建立快樂感預測決策樹 　　‧以演算法執行程式除錯、實施稅收最大化、產生亂數

　　‧衡量演算法效率與速度 　　此外探討純數學領域實用的演算法，了解數學概念改進演算法的方式。 　　跟著本書邊做邊學，您將理解當今許多超強演算法的重要細節，其中包含演算法的Python 3程式實作，以及針對衡量演算法效能與最佳化的方法。

整合差分進化算法與系統模擬求解彈性流水線生產排程問題之研究

為了解決演算法程式的問題，作者鄭至閎 這樣論述：

產能規劃是為了滿足顧客訂單，因為規劃時程較短精細度也是最細緻的，產品單位的原物料與生產的產品，另外產能單位作為機台與配置的人員，內容包含了產能負荷、訂單調整、瓶頸分析等，產能規劃與現場作業兩者比較下，會因無法掌握製造現場的產能狀況和物料進貨的時間，而採取有單就接的政策以及大略預估產能的生產排程方式，在允諾的交期前以加班或外包來完成，無法考慮到產能的極限，往往造成原料和零組件的採購無法配合，導致影響生產進度而造成交期和成本過高的惡性循環 彈性的出現是工廠在面臨生產環境變化時，能否快速做出最適當的處理，這種變動包含了急插單與機器故障，急插單的插入有可能會讓生產或瓶頸機器出現故障或問題，針對一個

接近極限的生產系統，會造成連鎖效應讓系統、效率降低，排程則是以它的排程能力分析生產負荷來確認產能是否超載或不足，以此平衡生產的負荷讓生管人員可預知何種行動會引發生產混亂，而挑選較優的生產決策達成生產最佳化。 本研究利用差分進化算法(Differential Evolution,DE)、Simul8軟體以及Matlab軟體來模擬求解，驗證彈性流水線生產排程規劃問題，最後發現進化演算法中的DE/best/1算法、縮放因子設定為0.5、交叉機率設定為0.3，表現優良在未來可以考慮改善參數設定，並用其他種類的演算法來作模擬和求解。關鍵詞：生產排程問題、流程型工廠問題、差分進化演算法、系統模擬