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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡明晃
研究生(外文):TSAI, MING-HUANG
論文名稱:利用公車歷史到站資料訂定各站時刻表
論文名稱(外文):Optimal Bus Stop Timetable Based on Historical Bus Arrival Data
指導教授:邱裕鈞邱裕鈞引用關係
指導教授(外文):Chiou, Yu-Chiun
口試委員:藍武王許志誠邱裕鈞
口試委員(外文):Lan, Lawrence WHSU, CHIH-CHENGChiou, Yu-Chiun
口試日期:2019-07-09
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:管理學院運輸物流學程
學門:運輸服務學門
學類:運輸管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:站牌時刻表公車到站動態資訊遺傳演算法
外文關鍵詞:Bus stop timetableDynamic bus arrival informationGenetic algortihms
相關次數:
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近年來政府積極推動一連串的計畫以提高公共運輸使用率。其中包含推動公車動態資訊系統。藉由公車動態資訊系統,提供使用者公車預估到站資訊,期望改善過去資訊不足,導致乘客等待時間過長或錯過班車的情形。尤其,目前部分縣市已逐步建置智慧型站牌,可在站位提供公車預估到站資訊,然而智慧型站派的建置所需費用過高,不易全面建置。因此,在各站位提供公車到站時刻表為一種提供到站資訊的方法。
本研究利用公車動態資訊系統的歷史資料,蒐集車輛到達各站位時刻,取得各站位的站間旅行時間及其歷史到站機率。藉由機率探討在不同站間旅行時間下產生的乘客等待成本及營運成本。除了以歷史旅行時間的四分位數決定站間旅行時間,另外利用遺傳演算法求取最佳解,以總成本最低的站間旅行時間決定各站位時刻表,將站間旅行時間依序從起點站轉換成各站位的時刻表,並於站牌上提供該站位時刻表,作為使用者到達站位候車的依據。
本研究選擇行駛里程較短及較長的公車路線進行各方案的站間旅行時間進行探討及比較。相較於四分位數三種方案的總成本,遺傳演算法的最佳解總成本明顯較低。長路線改善的成本及比例,大幅優於短路線,另外最佳解於上午尖峰時間改善的成本及比例優於離峰時間。
透過計算各種成本決定各站位時刻表的方式,可同時考量車上乘客的等待成本、在站位候車乘客的等待成本及車輛在站位的等待成本等3種成本,此方法應用在長路線,最佳解改善的成本,較短路線更多,效益更佳。另以非資料蒐集期間的某一日實際運行情形比較,產生的總成本不一定會比最佳解高,由此可見,每日的交通狀況不同,產生的總成本也不同,不能以單一日的數據決定各站位時刻表,需要多一些數據當基礎,才可取得最佳的時刻表。
In order to increase public transportation patronage, Taiwan government proactively implemented a series of projects. Where, bus dynamic information system can provide real-time bus arrival information to improve the problem that passengers’s long waiting or missing buses due to insufficient bus information. Although many cities have gradually deployed smart bus stops to provide the real-time bus arrival information. However, due to the high installation cost of smart bus stops, it is hard to widely deploy these stops. Therefore, to provide accurate bus stop timetable is a good alternative.
Based on this, this study aims to develop a bus stop optimal timetabling model based on the historical bus arrival data from Advanced Public Transportation Systems so as to accommodate the uncertainty of bus travel time during peak hours. The model minimizes the total cost of the waiting cost of on-board and at-stop passengers and the additional operation cost of buses in order to adhere to the determined timetable. To determine the optimal bus stop timetable, genetic algorithms (GAs) are adopted to obtain the optimal solution. Additionally, a simple approach to determine timetable by the quartiles of historical travel time is also compared.
To demonatrate the applicability of the proposed model, two case studies with a short and a long bus routes are conducted. Compared with the total cost of timetabling schemes of three travel time quartiles, the GAs-based timetable is significantly lower. Additionally, the outperformance of the GAs-based timetable of the long bus route case is even more significant than the short bus route case and the GAs-based timetable also performs better in peak hours than off-peak hours.
To sum up, the proposed model can successfully determine the optimal bus-stop timetable towards the total cost minimization and accmodate the travel time undertainty, especially for the cases of long bus routes and peak hours. However, it is worthy of further exploration to the effect of differnent lengths of historical bus arrival data on the optimal bus-stop timetable so as to determine the length of historical data used to generate a relatively stable and reaonble bus-stop timetable.
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍 2
1.4 研究流程 2
第二章 文獻回顧 4
2.1 公車發車時刻表 4
2.2 公車站牌時刻表 5
2.3公車預估到站時刻 6
2.4 小結 6
第三章 研究方法及模式建構 8
3.1 研究架構 8
3.2 基礎假設 8
3.3 模式建構 9
3.4 遺傳演算法運作方式 12
3.5 成本及變數 13
第四章 短路線案例 16
4.1 資料蒐集 16
4.2 基礎假設 17
4.3 模式應用 18
4.4 短路線時刻表訂定 24
4.5 短路線各站位站間旅行時間分布 28
4.6 短路線驗證 32
第五章 長路線案例 35
5.1 資料蒐集 35
5.2 基礎假設 37
5.3 模式應用 37
5.4 長路線時刻表訂定 41
5.5 長路線各站位站間旅行時間分布 52
5.6 長路線驗證 59
5.7 短長路線各方案比較差異 60
第六章 結論與建議 62
6.1 結論 62
6.2 未來研究建議 62
參考文獻 64
附錄一:短路線7:30班次站間旅行時間 66
附錄二:短路線21:50班次站間旅行時間 68
附錄三:長路線乘客OD表 70
附錄四:長路線7:20班次站間位旅行時間 72
附錄五:長路線21:00班次站間旅行時間 74
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