小結

隨著 ITS 的發展與資訊系統服務水準提升，ATIS 的應用層面越來越廣 泛，管理當局可以透過車輛偵測器蒐集即時交通資訊，以進行預測路網交通 資訊與制定管理控制策略，並透過 ATIS 提供用路人即時資訊作為路徑選擇決 策的參考依據。

針對先進旅行者資訊系統，不論是實務上的應用，或是學術上的研究，

其旨意皆在於提供用路人高品質的公路運輸服務 、提升路網容量績效 、改善 交通安全。根據過去研究結果顯示，透過提升交通資訊品質，可以增加用路 人對於資訊的接受程度，增加資訊的效用；而用路人接收到的資訊越完整，

越有可能遵循所提供的資訊，達到理性的路徑決策行為；同時，正確的資訊 提供將增加路徑選擇的可靠度，減少路徑旅行時間的變異性 、降低不同風險 偏好用路人的差異 、增加用路人學習行為的效率，以及改善受限於習慣的認 知錯誤。

路網本身因交通壅塞、意外或是自然災害等因素而存在著不確定性，交 通資訊的提供目的在降低路網的不確定性。然而，每一用路人對於交通資訊 設備的使用程度、對交通資訊建議的採納程度、以及用路人本身認知與風險 傾向等個人內在屬性的不同，都會對影響接受資訊並使用的意願。此外，同 車旅客也會對路徑選擇所提出的意見，而不同用路人對於同車乘客意見的接 受程度亦不相同，進而影響用路人對於路徑選擇的決定，因而使得路網路徑 選擇情形更為複雜。

本研究將以多元羅吉特模式進行交通指派，模擬群體用路人在不同情境 下的路徑選擇行為，根據 Cheu el al.(2008)所發展的 Simpler Equivalent Link Disutility (Simpler ELD)計算旅行時間成本，並以 Aribarg, el al.（2010）所提 出的模式來修正群體用路人之間相互的影響，以效用函數計算用路人效用，

以反應隨機路網中長程旅次群體用路人風險傾向與相互影響的路徑選擇行 為。模型中考量資訊可靠度、旅行時間成本、旅行金錢成本、與用路人風險 因子等代表用路人傾向的重要參數。

第三章、研究方法

隨機路網是指路網中路徑旅行時間存在變異性、用路人根據有限資訊下的 認知，衡量旅行時間與旅行時間變異性；而當旅行時間及用路人行為都隨著 用路人的學習及經驗累積有所改變，亦即表示路徑旅行時間及用路人路徑選 擇接為隨機變數，且將受到用路人先前經驗的影響，則稱為動態隨機路網。

用路人路徑選擇行為的相關研究，最終目標皆在於使路網達到均衡，管理單 位將可利用路網均衡時的路段流量評估路網供需情形，進而進行交通控制與 運輸政策的實施，而隨著交通需求的變動與否，分為靜態交通量指派(Static Traffic Assignment, STA)與動態交通量指派(Dynamic Traffic Assignment, DTA)。

本研究針對靜態隨機路網中，中長程旅次群體用路人路徑選擇決策，以 用路人對於路側資訊的接受程度、旅行時間成本、旅行金錢成本、以及風險 傾向進行分析，探討群體用路人在接收路測資訊後所做出的路徑選擇行為。

根據 Cheu et al.(2008)所提出的 Simpler ELD 方程式計算旅行時間成本，並以 Aribarg, el al.(2010)所提出的模式來校估群體用路人之間的影響，最後導出效 用函數，以用路人認知之負效用最小化進行路徑選擇行為之分析，並以多元 羅吉特模式進行路徑指派之研究。

由於交通管理中心提供資訊的最終目標與「系統最佳化 (SO)」的目標相 近。因此，研究中路徑導引資訊係以 SO 為交通管理策略，遵循導引資訊的使 用者，稱之為 SO 族群；固定路徑使用者，係指用路人僅根據經驗選擇平時通 勤習慣的路徑，因此，導引資訊與路況情形並不會影響所選擇的路徑，亦即 用路人僅行走固定路徑。根據 Cheu et al (2008)所述，短程通勤旅次用路人對 於路網熟悉程度高，較能掌握交通雍塞情況，大幅降低用路人認知誤差，故 能以「明確形路徑選擇(DUE)」為路徑選擇行為，因此稱固定路徑使用者為 DUE 族群；而用路人參考導引資訊與路況情形進行路徑選擇，則因本身對資 訊內容與路況情形存在認知誤差，故以「隨機型路徑選擇(SUE)」為路徑選擇 行為，稱為 SUE 族群。本研究中不同用路人比例，係依據本研究資訊滲透率 與資訊遵循率問卷調查結果，設定用路人族群比例，並依據受到同車乘客影 響的比例進行情境分析。

本研究透過問卷調查的方式讓受訪者自行評估本身在路徑選擇決策中的

決策能力，並了解受訪者對於旅行時間與旅行費用的在乎程度，了解接收即 時資訊後影響路徑選擇的因素，作為評估路徑選擇偏好的依據。透過問卷收 集各用路人對各路徑選擇屬性的偏好評估，由 1(非常不在乎)到 5(非常在 乎)，藉此進行量化的轉化，以駕駛者對於同車乘客的意見的在乎程度為例：

“同車親友於路途中提出有關行駛路線的建議，請問您的接受程度為何？”

（評估值） 1 2 3 4 5

(非常不在乎) （非常在乎）

當應答者的回答值越低表示同車乘客的意見越不能影響應答者的路徑選 擇行為；回答值越高則表示越能影響，以此類推。則依此回應值可推論：當 有同車乘客時，駕駛者的路徑選擇決策行為是否會受到影響，與駕駛者重視 同車乘客的程度有關。因此研究群體路徑選擇模式的初期，問卷扮演重要的 角色，收集的資訊有三方面：

(1)用路人對及時資訊系統與親友意見的接受程度 (2)用路人對路徑選擇因素的重視程度與接受範圍 (3)用路人對路徑選擇的風險因子

於是本研究之群體路徑選擇模式，可歸類成三個處裡程序步驟：一、透 過問卷蒐集用路人之路徑選擇因素重視程度、風險因子。二、透過 Aribarg, el al.所提出的群體校估模式了解群體間相互影響的程度。三、導出效用函數求 出各用路人的效用值並加總，以多元羅吉特模式進行路徑指派。粽合上述說 明，可建立本群體路徑選擇方法之流程架構，如下圖 4 所示：

確立選擇因素以及個人屬性

對用路人進行問卷調查

統計選擇因素，個人屬性，以 及風險因子

資訊系統影響 程度

親友意見影響 程度

時間與金錢成

本在乎程度 風險傾向

資訊系統影響 程度

親友意見影響 程度

金錢成本在乎 程度 依據群體間的影響調整參數

時間成本在乎 程度

導入效用函數

多元羅吉特分配 圖 4 研究方法論架構圖