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運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制

為了解決PCI driver win10的問題，作者馬銘佑 這樣論述：

本論文提出粒子群優化法(Particle Swarm Optimization, PSO)於XXY共平面平台並具雙CCD，透過自動光學檢測(Automated Optical Inspection，AOI)回饋平台即時定位，以進行PID控制器智能調機，透過PSO於XXY平台進行多軸及不同路徑優化其控制參數。在PSO演算法初期需預設停止搜尋適應值(fitness)，這需花費大量時間進行分析研究以調整適合參數，為解決此問題，提出長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 深度學習模型可以識別長期依賴和時序問題的模型，使用 LSTM 模型改進 PSO尋找最佳適應值之搜

尋次數。利用LSTM 預測 PSO 的適應值趨勢，則可無需預先評估適應值，透過適應值趨勢進行是否調整慣性權重(w)進行收斂或提前結束PSO搜尋，則可節省後續優化時間。將提出的方法應用於由雙CCD和由PC-based的運動控制卡組成的視覺伺服系統在 XXY 平台運動。實驗結果LSTM 可以預測適應值以減少 PSO 適應值演算所需次數，可降低PSO搜尋時間達50%，預測適應值MAPE約為12%以下，在XXY平台的不同控制模式及路徑條件下都成功進行適應值預測。未來可通過 LSTM預測模型建置，可運用在工廠生產線於精密平台之控制器優化機制。