基因演算法

圖 4.26 2008/12：基因演算法─最短距離優先之最佳路徑規劃圖

資料來源：本研究繪製

由表 4.27 可得知 2008 年 12 月 7 個埤塘(賞項景點)，其周遭交通路線透過基因演 算法─最快路徑優先的分析後，各景點間行進排序為 0-1-3-2-5-4-6，此路線距離總長 為 58.64km，各段路程所花時間加總為 1h16m30s，所規劃出之路線如圖 4.27 所示。

表 4.27 2008/12：基因演算法─最快路徑優先之最佳路徑列表

編號 起點 終點 距離 時間 停留

0 0 1 10.08km 13m24s 30m0s

1 1 3 7.98km 9m23s 30m0s

2 3 2 6.62km 9m12s 30m0s

3 2 5 15.14km 21m43s 30m0s 4 5 4 10.33km 11m44s 30m0s

5 4 6 8.49km 11m4s 30m0s

合計 58.64km 1h16m30s 3h0m0s 資料來源：本研究整理

圖 4.27 2008/12：基因演算法─最快路徑優先之最佳路徑規劃圖

資料來源：本研究繪製

由表 4.28 可得知 2009 年 01 月 7 個埤塘(賞項景點)，其周遭交通路線透過基因演 算法─最短距離優先的分析後，各景點間行進排序為 7-8-9-10-11-12-13，此路線距離 總長為 79.78km，各段路程所花時間加總為 1h46m14s，所規劃出之路線如圖 4.28 所 示。

表 4.28 2009/01：基因演算法─最短距離優先之最佳路徑列表

編號 起點 終點 距離 時間 停留

0 7 8 13.63km 16m12s 30m0s

1 8 9 15.00km 20m0s 30m0s

2 9 10 11.60km 16m40s 30m0s 3 10 10 2.90km 3m49s 30m0s 4 11 12 16.48km 22m23s 30m0s 5 12 13 20.17km 27m10s 30m0s 合計 79.78km 1h46m14s 3h0m0s

資料來源：本研究整理

圖 4.28 2009/01：基因演算法─最短距離優先之最佳路徑規劃圖

資料來源：本研究繪製

由表 4.29 可得知 2009 年 01 月 7 個埤塘(賞項景點)，其周遭交通路線透過基因演 算法─最快路徑優先的分析後，各景點間行進排序為 7-8-9-10-11-12-13，此路線距離 總長為 79.93km，各段路程所花時間加總為 1h45m43s，所規劃出之路線如圖 4.29 所 示。

表 4.29 2009/01：基因演算法─最快路徑優先之最佳路徑列表

編號 起點 終點 距離 時間 停留

0 7 8 13.63km 16m12s 30m0s

1 8 9 15.00km 20m0s 30m0s

2 9 10 11.60km 16m40s 30m0s 3 10 10 2.90km 3m49s 30m0s 4 11 12 16.63km 21m52s 30m0s 5 12 13 20.17km 27m10s 30m0s 合計 79.93km 1h45m43s 3h0m0s

資料來源：本研究整理

圖 4.29 2009/01：基因演算法─最快路徑優先之最佳路徑規劃圖

資料來源：本研究繪製

由表 4.30 可得知 2009 年 02 月 14 個埤塘(賞項景點)，其周遭交通路線透過基因 演算法─最短距離優先的分析後，各景點間行進排序為 14-15-16-17-18-19-20-25-21 -22-23-24-26-27，此路線距離總長為 88.86km，各段路程所花時間加總為 2h1m10s，

所規劃出之路線如圖 4.30 所示。

表 4.30 2009/02：基因演算法─最短距離優先之最佳路徑列表

編號 起點 終點 距離 時間 停留

0 14 15 2.12km 2m32s 30m0s 1 15 16 13.04km 17m47s 30m0s 2 16 17 3.69km 4m46s 30m0s 3 17 18 1.56km 2m13s 30m0s 4 18 19 2.27km 2m51s 30m0s 5 19 20 4.41km 6m24s 30m0s 6 20 25 7.34km 10m30s 30m0s 7 25 21 8.13km 11m42s 30m0s 8 21 22 6.12km 7m51s 30m0s 9 22 23 2.25km 3m14s 30m0s 10 23 24 5.11km 6m36s 30m0s 11 24 26 12.77km 17m46s 30m0s 12 26 27 20.05km 26m58s 30m0s

合計 88.86km 2h1m10s 6h30m0s 資料來源：本研究整理

圖 4.30 2009/02：基因演算法─最短距離優先之最佳路徑規劃圖

資料來源：本研究繪製

由表 4.31 可得知 2009 年 02 月 14 個埤塘(賞項景點)，其周遭交通路線透過基因 演算法─最快路徑優先的分析後，各景點間行進排序為 14-15-16-17-18-19-20-25-21 -22-23-24-26-27，此路線距離總長為噢 89.48km，各段路程所花時間加總為 1h59m34s，

所規劃出之路線如圖 4.31 所示。

表 4.31 2009/02：基因演算法─最快路徑優先之最佳路徑列表

編號 起點 終點 距離 時間 停留

0 14 15 2.12km 2m32s 30m0s 1 15 16 13.04km 17m47s 30m0s 2 16 17 4.04km 4m32s 30m0s 3 17 18 1.31km 1m48s 30m0s 4 18 19 2.27km 2m51s 30m0s 5 19 20 4.41km 6m24s 30m0s 6 20 25 7.34km 10m30s 30m0s 7 25 21 7.97km 10m33s 30m0s 8 21 22 7.66km 10m4s 30m0s 9 22 23 1.99km 2m54s 30m0s 10 23 24 3.93km 4m45s 30m0s 11 24 26 13.35km 17m56s 30m0s 12 26 27 20.05km 26m58s 30m0s

合計 89.48km 1h59m34s 6h30m0s 資料來源：本研究整理

圖 4.31 2009/02：基因演算法─最快路徑優先之最佳路徑規劃圖

資料來源：本研究繪製