876公車時刻表的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

以整合架構求解考量舒適性與公平性提升之公車司機員排班與輪班問題

為了解決876公車時刻表的問題，作者阮婕如 這樣論述：

公車運輸系統是屬於勞力密集的產業，需要許多司機員依照頒訂的路線時刻表以提供大眾完整的公共運輸服務。因此，人力成本佔公車業者整體經營成本很大部分。司機員班表是依據公車各路線班次之時刻表進行規劃，良好規劃的班表可使公車業者運用較少的人力資源完成給定的任務，以減少營運成本的支出。此外，安全駕駛亦是司機員管理之重要議題，公車司機員疲勞駕駛容易造成嚴重的交通意外危害大眾安全，而超時工作與休息時間不足是造成疲勞駕駛的主要因素。為確保公車司機員能在合理的工作環境中提供大眾運輸服務，政府部門訂定相關的工作法規，以限制最大工作時數與確保足夠的休息時間，然而這些法規使得公車司機員排班變得更加複雜。因此，發展一有

效率的方法以求解考量舒適度與公平性提升之司機員班表規劃問題，將能改善公車運輸業司機員管理之效能。在運輸業中，組員管理通常分為人員排班與人員輪班兩部分，兩問題皆是相當複雜且不易求解的問題，因此多數文獻皆針對單一問題進行演算法開發，或是以兩階段的方式進行求解。然而，將問題分為兩部分，使得求解時無法同時考量所有限制與資源調配，相較於整合問題，分解方法容易產生次佳解的結果。本研究之目的在於發展一公車司機員班表整合模型，同時考量人員排班與輪班問題，以及提升司機員工作舒適性與公平性之限制。此外，針對此數學模型提出一基於分支定價演算法、切割技術與多目標最佳化方法，發展之整合解決方案架構，以求解實際公車司機員

班表之複雜問題，並將數學模型與整合解決方案架構之求解結果進行比較，以驗證此研究所發展之整合解決方案架構求解效益與效率。本論文之主要學術貢獻，為提出一整合解決方案架構，以求解考量舒適性與公平性提升之整合司機員排班與輪班問題。此整合解決方案架構結合，分支定價演算法、切割技術與多目標最佳化方法。分支定價演算法藉由定價程序，有效產生有利於受限主程序的工作班。切割技術為基於受限主程序所開發之策略，以加快整合解決方案架構之求解效率。多目標最佳化方法用以權衡整合問題中，人員成本與舒適性和公平性之決策。根據相關文獻回顧，尚未有研究提出一整合解決方案架構，以求解考量舒適性與公平性之整合排班與輪班問題，並探討營運

成本與求解品質間的權衡。數值實驗測試於不同問題規模的實例，測試資料由台南一公車運輸業者提供。實驗結果顯示本研究所提出之整合解決方案架構，能提供與最佳化商業軟體相同之求解品質，在大型問題規模之實例，亦能有效率的求解此複雜之整合問題。此外，本研究所提出之整合方法與兩階段求解架構相比，能夠獲得較好的結果，班表之營運成本降低13.1%，從而顯示整合性之優勢。而針對舒適性與公平性之實驗測試，顯示以整合架構求解考量軟限制之司機員排班與輪班問題，其班表之公平性和舒適性水平提高30.7%。本研究所提出之整合性方案架構，為公車運輸業者提供一有效方案，提升公車司機員班表管理效率，並提供大眾更加安全之運輸服務。

應用兩階段基因演算法於考量乘客屬性及營運成本之公車路網排班問題之研究

為了解決876公車時刻表的問題，作者楊為翔 這樣論述：

隨著城鄉差距逐日擴大，城市人口不斷提高，市區交通負載量也隨之逐年攀升。因此政府致力於推行大眾運輸系統，鼓勵民眾能多搭乘大眾交通運輸系統，希望能藉此舒緩市區嚴重塞車的窘境，減少整體交通時間，並響應節能減碳的環保政策。公車是大多數城市所仰賴的大眾運輸交通工具，交通規劃如路網設計、時刻表、班次的密集度及旅途時間等之設計，以及公車的發車時間與準時性，會影響乘客選擇搭乘大眾交通運輸工具的意願。如何盡可能地規劃一完善的公車路網排班，以符合乘客需求成為一大課題。本研究以兩階段基因演算法分別對公車停站模式以及公車發車時間進行迭代求解，目標為最小化流失乘客人數以及公司營運成本。根據調整班次數量、平均候車人數以

及其變異係數，分為6個情境進行分析，其實驗結果顯示，本研究所建構之公車路網排班基因演算法，在不同的情境之下皆具有穩定的求解能力。