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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陸瑋安
研究生(外文):Wei-Ann Lu
論文名稱:衛星城市鐵路車站的售票系統之等候線模擬研究-以衛星城市台鐵車站為例
論文名稱(外文):A Simulation study of Queueing System in ticket system- Satellite City Railrway station in Taiwan
指導教授:陳雲岫陳雲岫引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:工業工程與管理學系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:鐵路車站售票系統等候系統系統模擬因果關係模型
外文關鍵詞:Sell Ticket System in Railway StationQueueing SystemSystem Simulationmeta model
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本研究以系統模擬方式探討衛星城鎮車站售票系統的改善策略,根據衛星城市車站售票系統的設置十六項不同可能提升系統績效的改善策略,模擬研究在現有空間與設施下評估改善策略的成效,以Kruskal-Wallis檢定法來探討各個策略方案績效指標之差異性,並進一步透過Dunn事後多重比較檢定法提出能有效改善原先系統最適切的策略方案。我們以更動售票系統的自動售票機台數目、人工售票窗口數目及設置販售特殊票種的人工售票窗口數目為準,提出本研究探討十六項改善售票系統績效之策略方案。
本研究建構之系統模式包括下列隨機變數-乘客到達時間、選擇機台或人工窗口購票、購買之票種、機台購買時間、人工窗口服務時間等項,參數部份則包括自動售票機台數目、人工售票窗口數目及設置販售特殊票種之人工售票窗口數目。模擬情境為車站之尖峰營運時段,模擬時間長度設定為兩小時。伽瑪分配、不同的離散分配為變數分配之設定。每一項策略方案重複模擬100次以進行統計分析。本研究中考量五種績效指標:系統總時間、自動售票機台平均等待時間、自動售票機台等待平均人數、人工售票窗口平均等待時間、人工售票窗口等待平均人數。
增加自動售票機台數目確實提昇績效,此外探討在售票系統中設置販售特殊情況票種的人工售票窗口,若3%的乘客選擇至販售特殊票種的人工售票窗口購票時,在原先售票系統增加一個自動售票機台、一個人工售票窗口及兩個販售特殊票種的人工售票窗口是本個案研究中最佳的改善策略方案。最後,我們利用模擬結果建立本研究之績效指標的因果關係模型,根據此因果關係模型預測在不同的參數之下能得到績效指標的變化。
In this thesis, a performance evaluation of ticket system of satellite city railway station in Taiwan is studied by system simulation. We consider 16 different policies of increasing ticket system performance in the research. The Kruskal-Wallis test and Dunn multiple comparison method are used to discuss the difference among the 16 policies. The policies are based on the various combinations of number of automation ticket machines, the number of ticket windows, and the number of special functional order window.
The customers arrival rates, the proportion of purchasing tickets through machines, the distribution of purchasing ticket types, and service time are included in our simulation model, as well the number of ticket machines, the number of ticket windows, and the number of special functional order windows. The simulation scenario is based on peak hours of a satellite city railway station in Taiwan and the simulation length is 120 minutes. Gamma distributions, different discrete distributions are used as the distribution forms of random variables. For each setting, 100 replications are executed for each policy for the statistical analyses. There are five different performance indices considered – the total system executive length, the average waiting time for purchasing at a machine, the average length of queue for a machine, average waiting time for purchasing at a window, and the average length of queue for a window. Simulations results show that the different policies do improve the system performance. The best policy recommended is one more machine, one more window and 2 special windows added when 3% of customers utilize the services form special functional orders windows.
Finally, a meta model between policies and performance evaluation indices is constructed to study further.
中文摘要 i
英文摘要 iii
誌謝 v
目錄 vi
表目錄 ix
圖目錄 xi
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 研究範圍與限制 2
1.4 研究流程 3
第二章 文獻探討 5
2.1 鐵路車站基本特性 5
2.2 鐵路車站之服務品質 6
2.3 系統模擬與評估標準 7
2.3.1 系統模擬特性及優缺點 7
2.3.2 模擬的重要原則 8
2.4 等候線問題的描述 11
2.5 服務業等候線研究探討 14
第三章 模擬模式建構 17
3.1 模擬模式基本架構 17
3.2 模式模擬範圍與基本假設 20
3.2.1 衛星城市之定義 20
3.2.2 鐵路運輸服務業之定義與假設 20
3.2.3 模擬模式之基本假設 21
3.3 衛星城市鐵路車站售票系統模擬 22
3.3.1 售票系統之參數設定 22
3.3.2 售票系統之模擬流程 23
3.3.3 乘客選擇購票之過程 24
3.3.4 改善系統之策略方案討論 24
3.4 各個策略方案績效指標之差異性檢定方法 26
3.4.1 Kruskal-Wallis檢定法 26
3.4.2 Dunn事後多重比較檢定法 27
第四章 模式驗證 28
4.1 衛星城市桃園鐵路車站簡介 28
4.2 桃園鐵路車站模擬模式之架構 29
4.2.1 隨時間變化之旅客需求的產生 29
4.2.2 乘客對售票方式的選擇 30
4.2.3 售票系統模擬模式之建構 30
4.3 資料蒐集與整理 33
4.3.1 乘客到達售票系統前相關資料 33
4.3.2 乘客選擇售票方式之機率 35
4.3.3 人工售票窗口售票方式的服務時間 36
4.3.4 自動售票機台售票方式的服務時間 38
4.3.5 其他策略方案之資料蒐集 39
4.4 模擬結論 41
4.4.1 各個策略方案績效指標之模擬結果 41
4.4.2 各個策略方案績效指標之統計檢定 44
4.4.3 績效指標的平均值之因果關係模型
(Metamodel)分析 58
4.4.4 小結 60
第五章 結論與建議 62
5.1 研究結論 62
5.2 研究建議 63
參考文獻 64
附錄一 66
附錄二 71
附錄三 76
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