首頁

首頁的部分我們提供列表模式和地圖模式讓使用者選擇，並可預先輸入 停車場離開之後的步行目的地。同時使用者可以看到目前所在位置之地址，

然而使用者目前位置地址是 GPS 定位系統所得到之經緯度，再透過 Android 的 Geocoder 類別將經緯度轉換成中文地址。另外也顯示資料庫最後的更新 時間。如圖 4-1 所示。

圖 4-1 首頁畫面

4.2.2 列表模式

列表模式提供較完整個停車場相關資訊，包含停車場名稱、可用空位數、

停車場總位子、停車場地址、聯絡電話、停車場距離以及使用者位置地址。

列表模式停車場是以汽車行駛距離由近到遠排序所呈現，如圖 4-2 所示；

下拉式選單可供使用者選擇特定範圍內之停車場，如圖 4-3 所示。假設使 用者選擇範圍條件為汽車行駛距離 2 公里內，則顯示與使用者行駛汽車距 離小於 2 公里內之停車場，如圖 4-4 所示。

圖 4-2 列表模式畫面（1） 圖 4-2 列表模式畫面（1）

圖 4-4 列表模式畫面（3）

4.2.3 地圖模式

地圖模式使用 Google Maps Android API V2 來呈現停車場位置，我們假 設使用者從停車場離開後的步行為屏東火車站。我們提供步行目的地位置 會被顯示在地圖上，如圖 4-5 所示。當使用者點選地圖上停車場圖案，上 方資訊欄位會顯示停車場簡單資訊，包括停車場名稱、可用空位數量、汽 車行駛距離、步行目的地步行距離，如圖 4-6 所示。

圖 4-5 地圖模式畫面（1） 圖 4-6 地圖模式畫面（2）

4.2.4 推薦系統

我們假設目前使用者位置在屏東大學民生校區正門口，而離開停車場之 後的目的地設為屏東火車站以及各個停車場位置，如圖 4-7。

圖 4-7 使用者位置圖

在推薦系統中，我們選擇走路距離、開車距離、停車空位數、每小時收 費作為停車場的屬性值以計算推薦最佳停車空位。根據多屬性決策演算法，

我們先將停車場的屬性值做一個決策矩陣並正規化決策矩陣𝐴_{𝑛× 4} = (𝑎_𝑖𝑗)_{𝑛× 4}。

我們可以得到停車場的屬性值決策方案矩陣，如表 4-3。

表 4-3 可用停車場的屬性值

𝑟₁₃ =

30 = 0.8333, 𝑟₁₄ = ²⁰

20 = 1.0000。

𝑅 =

0.0357 1.0000 0.8333 1.0000 0.2241 0.2187 0.3333 0.6667 0.1129 0.2103 0.2667 0.6667 0.1238 0.284 0.4333 0.6667 0.1266 0.2424 0.8333 0.5000 0.1135 0.2310 0.5000 0.5714 1.0000 0.2085 0.2000 0.4000 0.0455 0.1386 1.0000 1.0000

使用者在系統中設定偏好，我們的系統將獲得評估權重指標 W。其中

0.0089 0.2500 0.2083 0.2500 0.0560 0.0547 0.0833 0.1667 0.0282 0.0526 0.0667 0.1667 0.0310 0.0711 0.1083 0.1667 0.0316 0.0606 0.2083 0.1250 0.0284 0.0577 0.1250 0.1429 0.2500 0.0521 0.0500 0.1000 0.0114 0.0346 0.2500 0.2500

我們以屏東市演藝廳為例：

從表 4-4 可知停車場計綜合屬性值如下：

𝑍_𝑖 𝑊 = （0.7173,0.3607,0.3141,0.3771,0.4256,0.3540,0.4521,0.5460），

其中𝑖 = 1,2, ⋯ ,8。接著我們將停車場綜合數性值遞減排序𝑍₁ 𝑊 >

我們假設使用者的權重向量設置為𝑊 = （0.45,0.20,0.20,0.15），將標 準矩陣 R 來依照使用者的權重向量計算可以得到矩陣 K，再將各屬性加總 𝑍_𝑖 𝑊 = ⁴_{𝑗 =1}𝑘_𝑖𝑗，就會獲得該停車場的綜合屬性值，如表 4-5。

𝐾 =

0.0161 0.2000 0.1667 0.1500 0.1009 0.0437 0.0667 0.1000 0.0508 0.0421 0.0533 0.1000 0.0557 0.0569 0.0867 0.1000 0.0570 0.0485 0.1667 0.0750 0.0511 0.0462 0.1000 0.0857 0.4500 0.0417 0.0400 0.0600 0.0250 0.0277 0.2000 0.1500

我們以光復路 52 號為例：

𝑍_𝑖 𝑊 = （0.5327,0.3113,0.2462,0.2993,0.3471,0.2830,0.5917,0.3982），

其中𝑖 = 1,2, ⋯ ,8。接著我們將停車場綜合數性值遞減排序𝑍₇ 𝑊 >

𝑍₁ 𝑊 > 𝑍₈ 𝑊 > 𝑍₅ 𝑊 > 𝑍₂ 𝑊 > 𝑍₄ 𝑊 > 𝑍₆ 𝑊 > 𝑍₃ 𝑊 。我們可以 發現停車場的最大綜合屬性值為光復路 52 號，光復路 52 號是依照使用者 偏好所推薦的最佳停車場，如圖 4-8。

圖 4-8 走路距離推薦圖

(2)停車空位數

我們假設使用者的權重量設置為為𝑊 = （0.20,0.20,0.45,0.15），將標 準矩陣 R 來依照使用者的權重向量計算可以得到矩陣 K，再將各屬性值加

總𝑍_𝑖 𝑊 = ⁴_{𝑗 =1}𝑘_𝑖𝑗，就會獲得該停車場的綜合屬性值，如表 4-6。

𝐾 =

0.0071 0.2000 0.3750 0.1500 0.0448 0.0437 0.1500 0.1000 0.0226 0.0421 0.1200 0.1000 0.0248 0.0569 0.1950 0.1000 0.0253 0.0485 0.3750 0.0750 0.0227 0.0462 0.2250 0.0857 0.2000 0.0417 0.0900 0.0600 0.0091 0.0277 0.4500 0.1500

我們以屏東市演藝廳為例：

𝑍₁ 𝑊

= 𝑘₁₁+ 𝑘₁₂ + 𝑘₁₃+ 𝑘₁₄

= 𝑟₁₁ × 𝑤₁ + 𝑟₁₂ × 𝑤₂ + 𝑟₁₃ × 𝑤₃ + 𝑟₁₄ × 𝑤₄

= 0.0357 × 0.20 + 1.000 × 0.20 + 0.8333 × 0.45 + 1.000 × 0.15

= 0.0071 + 0.2000 + 0.3750 + 0.1500

= 0.7321

表 4-6 停車場的綜合屬性值，其中𝑊 = （0.20,0.20,0.45,0.15）

i 停車場

綜合屬性值 (Zⁱ(W)) 1 屏東市演藝廳 0.7321 2 桂林街停車場 0.3386 3 信義路停車場 0.2846 4 萬昌街 11 號 0.3766 5 太帄洋停車場 0.5238 6 中華路立體 0.3796 7 光復路 52 號 0.3917 8 綠活停車場 0.6368

𝑍_𝑖 𝑊 = （0.7321,0.3386,0.2846,0.3766,0.5238,0.3796,0.3917,0.6368），

其中𝑖 = 1,2, ⋯ ,8。接著我們將停車場綜合數性值遞減排序𝑍₁ 𝑊 >

𝑍₈ 𝑊 > 𝑍₅ 𝑊 > 𝑍₇ 𝑊 > 𝑍₆ 𝑊 > 𝑍₄ 𝑊 > 𝑍₂ 𝑊 > 𝑍₃ 𝑊 。停車場最 大綜合屬性值為屏東市演藝廳，屏東市演藝廳是依照使用者偏好所推薦的 最佳停車場（圖 4-9），我們可以發現系統並未推薦停車數量最多的綠活停 車場。

圖 4-9 停車場數量推薦圖