由於企業競爭加劇，許多企業紛紛導入企業資源規劃(Enterprise Resource Planning,ERP)系統，用來提昇企業績效以及企業的競爭力。
企業資源規劃系統自1990年代初期迄今，企業界之建置及應用實例為數已相當可觀，以領導廠商德國SAP而言，在主從架構環境下運作的R/3自1992年發表以來，在全球已有一萬家以上的企業用戶，合計超過一百萬個使用者，其中在國內亦已拓展至五十家以上的客戶規模。
然而一個ERP系統往往過於龐大且複雜，尤其是SAP，面對如此複雜的系統，該如何的將系統最佳化是一個重要的問題。以往都是藉由專家或顧問的經驗來設定系統中的參數，以求的最佳效能，這種方式往往缺乏一個客觀的依據。
本篇論文提出了一個架構，利用遺傳演算法來最佳化SAP的系統效能。首先，利用類神經網路學習系統參數與效能指標之間的關係，接著把類神經網路學習出來的結果當成遺傳演算發中的評估函數。利用遺傳演算法找出最佳的系統參數。最後本研究會提出一組建議的最佳化參數設定值，並且實際測試該組設定值的效能。

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