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運用最短路徑演算法與動態資訊進行大眾運輸行前旅次規劃

為了解決1061動態時刻表的問題，作者任芬傑 這樣論述：

在國內積極推動大眾運輸系統之環境下，各大眾運輸主管機關及營運機構均積極發展大眾運輸旅次規劃系統(Transit Trip Planning Systems) 。然目前國內外文獻所提及之大眾運輸旅次規劃演算法，大部分皆為特定邏輯設計，如最少轉乘以及最快到達。如此一來，所規劃出的方案將無法考慮到其餘邏輯。而本研究回顧目前線上系統，發現大眾運輸行前旅次規劃追求的，無論是轉乘次數、旅行時間、票價或者步行距離都是最少成本。故本研究認為，可將最短路徑演算法的概念套入行前旅次規劃演算法，進行追求最少成本，但相較於公路路網，大眾運輸路網具有一些特殊性，導致最短路徑演算法無法直接套入。故本研究首先將大眾運輸網

路重新定義，並命名為加強式的網路。且回顧目前線上系統，發現由於未將動態資訊因素納入規劃分析中，當以時刻表規劃的方案中發生誤點現象時，使用者可能因為班次誤點，必須在轉乘站等待過久的時間。若能考慮動態資訊，供使用者在出發前，以目前時間點所得知的到站資訊進行規劃。而本研究利用即時讀取到站資訊的步驟考量動態資訊。最後以修改過的最短路徑演算法進行規劃。而本研究認為，規劃某特定邏輯時，應該以該邏輯作為目標式，其餘邏輯可由使用者自行設定作為限制式，例如：當進行最少轉乘邏輯規劃時，目標式即為轉乘次數最少，而限制式則可以是在多少旅行時間內、或是在多少票價內等限制。而本研究將利用目前較為多人討論的，最少旅行時間和

最少轉乘次數作為主要邏輯。而本研究利用選擇變數較少的轉乘次數，作為使用者自行設定的限制變數。故本篇論文，將求解在使用者所限定的轉乘次數上限內，最少旅行時間之方案。經本研究以虛擬網路，以及新竹市區大眾運輸網路為例，發現本研究所構建的路網以及演算法，將可在短時間內規劃出合理的方案，並正確規劃出，考慮動態資訊之行前旅次規劃方案。