第二章 文獻回顧
2.4 文獻回顧之討論
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李志華[3]應用基因演算法來解決震災路網搶修排程之組合最佳化問題，於研究中 考慮搶修時間、資源品質及數量等因素，建構出一套最合適的路網搶修工作排程。其 方法採用模糊數定義方式來因應搶修處理時間之模糊性，並採取基因演算法處理有限 資源排程問題。
郭淑靜等人[9]採用基因演算法，結合禁忌演算法(Tabu Search)以減化重複相同取 樣步驟的一個混合式啟發解法，對螺絲螺帽扣件產業中之成型製程進行多目標的排程 研究。TGA演算法是在GA的基因編碼上結合禁忌搜尋法之禁忌名單的使用及志向條 件之檢查，且當死結發生時利用基因演算法的突變方法脫離區域解。
陳亮宇[12]使用基因演算法來解分群問題，提出了一種特別的基因演算法–「分群 基因演算法」(Grouping Genetic Algorithms,GGA)，GGA設計的主要概念，就是要使用 基因來表示每一群，然後設計相對應的運算方式，根據問題本身的成本函數，來找出 好的群組，以建構出完整的最佳解答。關係基因演算法使用了一種以關係為導向的編 碼方式，將傳統基因演算法的運算機制，進行改良和調整，以符合分群問題的實際需 求。其編碼的方式，主要是採0和1的二元編碼，將所有元素之間的二元關係，形成一 個具有等價關係的矩陣，而1表示這兩個元素之間有建立關係，而0則表示沒有關係。
此方式非常適合應用在分群問題上，它的表示方法，完全不會產生重覆的情形，因此 其搜尋空間也就相對的縮小，有利於基因演算法的運算。
陳威豪[13]應用禁忌搜尋演算法規劃招呼站服務分區，於研究中提出鄰近搜尋、
禁忌名單、解禁規則、終止條件等四大模組進行求解，分區模式引入決策支援之觀念，
讓使用者能自行修正劃分後之結果。
2.4 文獻回顧之討論
綜觀上述文獻內容，本研究經由研析相關文獻歸納出以下幾點結論，作為定義問 題及系統建構之參考：
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1. 路燈巡修區域的劃分，屬於GIS在任務派遣的應用問題。因此，本研究的重點是 提出一種最佳的劃分方法，以使各管理員巡修時間之差異縮小，解決勞逸不均的 問題。
2. 路燈維護工作包含緊急性的故障搶修及定期性巡修，前者著重於路線規劃、工作 排程之配置與調度，後者則偏重計畫性的任務派遣及責任區範圍之界定。因此，
本研究將針對後者區域劃分問題，進行探討分析。
3. 就路燈維護而言，巡修作業是維護工作中最重要的環節。而路燈乃為道路之附屬 設備，故巡修區域劃分方法可參考分區問題的相關演算法來建構。
4. 巡修區域的劃分除應在時間花費或距離、環境等多重考量下，更須考慮巡修路段 間的地理位置關係，以避免管理員有跨區維修的現象。
5. 因禁忌搜尋法中禁忌名單的記憶機制，目的是將已經搜尋過的解記錄下來，避免 重複或無意義的搜尋。因此我們引進此觀念，避免交配演化過程中產生迴圈問題。
6. 我們決定利用禁忌基因演算法(TGA)來劃分巡修區，主要是因為路燈巡修區域劃 分問題，符合基因演化特性，透過基因演算法可使問題快速收斂，並以禁忌搜尋 法解決重覆搜尋之缺點，以快速獲得較佳之劃分結果。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第三章 巡修區劃分
本章將依現況問題予以描述量化，針對其在既有之人力資源下，利用禁忌基因演 算法建構路燈巡修區之最佳劃分方式，並透過分析實際作業情形，將重要因素納入路 段的巡修時間計算，以作為巡修區劃分之依據。於進行劃分時，採用禁忌基因演算法 進行求解，並於劃分的過程中，加入路段間的相鄰性及地理位置等搜尋條件，以使劃 分結果滿足各區巡修時間相近及不跨區巡修的作業需求。本研究利用Excel VBA進行 系統設計，並結合路燈工程維護管理系統內建繪圖功能呈現劃分結果。
3.1 條件設定
由於公園處路燈隊所屬之各分隊位置，及其管轄範圍涉及用地取得及行政規定，
無法任意變更，故不在本研究探討範圍。基於各區路燈分隊的維護作業機制相同，故 本研究僅擇其中一個分隊作為案例探討對象，為確保劃分方式合理且能符合實際之應 用，在建構上提出下列幾點已知資訊及假設條件:
1. 已知資訊：
（1）公園處路燈隊所屬東、西、南、北四個分隊的管理機制均相同。
（2）本研究選擇東區分隊的巡修範圍，以及路燈資料為研究分析對象。其轄管 範圍包含中山、松山、內湖、南港等 4 個行政區、共 215 條主、次要道路 及街道。
（3）東區分隊所在位置、轄管範圍為已知，且依管理員人數劃分為10個巡修區。
（4）各路燈故障項目及維修時間係以現行公園處路燈隊管理員實際維修狀況及 作業時間為參考依據。
（5）路燈故障率及故障次數均以民國96、97年路燈故障查報資料為分析數據。
（6）已知市區道路最高限速為 50km/h、快速道路最高限速為 70km/h 。
（7）已知每個巡修區於每月至少完成一次巡修。
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（8）同一巡修區內的道路僅可由1位管理員負責巡修。
（9）同一巡修區內的道路必須保持連接，不可有道路被孤立在其他巡修區內。
2. 假設條件：
（1）假設各區管理員的工作能力均相同。
（2）由於路燈巡修時間會與故障點、分隊兩者間的距離有關，為了簡化計算上 的複雜性，本研究以道路中心點座標來取代每盞故障路燈的實際座標位 置，所計算出的平均距離替代實際距離，估算方式將於之後說明。
（3）巡修範圍內的路段包含市區主、次要道路、一般巷、弄、街道、產業道路、
園燈等。由於其路網配置複雜，在無法取得巡修路線的實際道路長度及故 障點與分隊實際距離等數據之情況下，本研究僅就主、次要道路、街道、
產業道路等路網結構作分析，將巡修路段予以簡化，並以直線距離代替實 際距離進行演化模擬測試。
（4）假設分隊與各巡修路段之距離為直線距離。
3.2 參數說明
為使路燈巡修區域劃分後，各區管理員的巡修時間能相近，我們將影響巡修時 間的重要因素納入計算式中，以求出符合實際巡修作業之情況。由於路燈巡修時間 主要分為巡修時所需的交通時間，以及故障維修時間，經分析路燈巡修作業的交通 時間影響因素，包含交通狀況、管理員的行車習慣、巡修距離遠近等因子，因此我 們設定影響交通流量的交通流暢係數、各管理員巡修作業的交通時間係數及行車速 度、巡修路段長度、巡修次數及故障次數等參數。而分析路燈故障的維修時間影響 因素，則包括路燈故障盞數的多寡、故障情形及所需的維修時間。故我們設定影響 因子為各路段的路燈故障率、維護盞數、故障類別及其比例等。茲將上述影響因子 轉換為巡修時間計算式後說明如下（以
R 代表第 i 條巡修路段）：
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本研究採用禁忌基因演算法及Excel VBA工具來進行求解。其中基因演算法主要有 選擇(Selection)、交配(Crossover)、突變(Mutation)等三種運算。而本研究係將「巡修 道路」視為「染色體」，各巡修區域的「巡修時間」則視為「適應函數」。因此巡修 區域的劃分步驟，等同於禁忌基因演算法的演化流程(如圖3.1)，分為以下七個階段，
包含初始階段、評估階段、選擇階段、演化階段、列入交配禁忌名單、替換及停止演 化等階段，各階段詳細說明如下：
1. 初始階段(initialization) ：本階段包含路段編碼及初代產生等步驟。考量路燈巡 修區劃分問題的特性，路段之編碼及初代產生方式並不適合以傳統基因演算法
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3. 選擇階段(Selection)：此階段包含巡修路段排序、選擇交配或突變的候選路段、淘 汰較差路段等步驟。目的是挑選出能讓巡修區的巡修時間最快接近合理巡修時間 的路段進行演化，以獲得更優良的新子代。而較差的路段，則於此階段遭到淘汰。
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對照傳統的基因選擇方式，本研究採用的是排序法。由於我們將實際道路視為「染 色體」，因此基因選擇即為演化的道路選擇，亦即是挑選出可以滿足使巡修時間 趨於合理化且距離巡修區最近的路段，以達各管理員的巡修時間接近，且劃分結 果不跨區巡修之目標。
4. 演化階段(Evolutionary Computation)：本階段包含交配與突變演化步驟，分述如 下：
（1）交配(Crossover)：交配運算的目的，是希望藉由這個運算來創造出同時兼 具母代雙方優點的子代，然而不可避免的，也可能遺傳到缺陷的基因，並 不一定保証會產生更好的下一代。相較於傳統基因演算法的交配方式，本 研究並不僅限於染色體間的互換。我們的交配機制是根據選擇階段所挑選 出的候選路段，進行單一路段或多路段間的移轉或交換，其交配的條件為 進行交配的巡修區之間必須相鄰，且須由巡修時間
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大於合理時間範圍ave u
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的巡修區，移轉道路給低於合理時間範圍的巡修區。而本研究所謂T
的巡修區相鄰，係指屬於不同的巡修區內的道路需有相交情形。也就是說，當巡修區之間無任何道路相交時，我們視為兩巡修區不相鄰。如圖3.1中不 同顏色表示隸屬於不同巡修區，而不同顏色的路段相交接時，即代表兩巡 修區有相鄰關係。當巡修區内道路完成交配後，系統便將已交配成功的道 路，都列入交配禁忌名單中。滿足交配成功的條件，為交配後的巡修區與 合理巡修時間差
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必須小於或等於合理時間容許誤差T ，或是交配後的結
u 果使得該區的巡修時間與合理巡修時間差能更為收斂，如以下條件式所示：當巡修區之間無任何道路相交時，我們視為兩巡修區不相鄰。如圖3.1中不 同顏色表示隸屬於不同巡修區，而不同顏色的路段相交接時，即代表兩巡 修區有相鄰關係。當巡修區内道路完成交配後，系統便將已交配成功的道 路，都列入交配禁忌名單中。滿足交配成功的條件，為交配後的巡修區與 合理巡修時間差