整合時刻表之大眾運輸行前旅次規劃分析方法

i

整合時刻表之大眾運輸行前旅次規劃分析方法

學生：何文基 指導教授：蘇昭銘博士

摘 要

在國內積極推動大眾運輸系統之環境下，各大眾運輸主管機關及營運機 構均積極發展大眾運輸旅次規劃系統(Transit Trip Planning Systems)，然國內 目前之大眾運輸旅次規劃系統，由於未能將時刻表(Timetables)因素納入規劃 分析中，嚴格而言僅為一路線查詢系統，當進行跨運具或跨路線轉乘時，即 可能因為營運時間或班次的無法銜接，導致使用者之不便。網路分析乃旅次 規劃分析之關鍵要素，然多數最佳化路徑演算法均是針對私人運具路網而設 計，對於具有服務時間依時性、轉乘到達時間相依、不同路線包含同停靠站、

起訖點來回路線非對稱等特性之大眾運輸路網而言，並無法直接將私人運具 之最佳化路徑演算法應用於大眾運輸路網中。一般大眾運輸旅次規劃分析模 式，可區分為考慮時刻表和未納入時刻表因素之演算法兩種型態，其中未納 入時刻表因素之演算法並未考量週末可能增減班次或停靠站等服務變動因 素。本研究所構建之大眾運輸旅次規劃分析方法，主要在透過對大眾運輸路 網特性之考量，整合資料結構設計及旅次規劃邏輯，建立考量時刻表與跨運 具轉乘之大眾運輸旅次規劃分析方法，藉此幫助大眾運輸使用者做出完整之 旅次規劃資訊。經本研究以新竹市之大眾運輸路網為例(包括市區公車及鐵路 系統)，發現本研究所構建之旅次規劃分析方法，將可在短時間內完成旅次規 劃分析結果，並正確搜尋出考量時刻表之跨運具轉乘資訊。

關鍵詞：旅次規劃、大眾運輸路網、時刻表

ii

The Schedule-based Transit Pre-Trip Planning Algorithm

Student : Wen-Chi Ho Advisor : Dr. Jau-Ming Su

Abstract

Many transport authorities and operation organizations develop positively transit trip planning systems for increase level of services, but those systems fail to take into account transit service schedule. It is clear that cause the user’s inconvenience. A network analysis model is the key component to provide trip itinerary planning. However, most path finding algorithms for highway network are not suitable for transit networks due to some unique characteristics differences between transit and highway networks, such as time-dependent services, different transit routes on the same street, non-symmetric routing with respect to an origin/destination pair and transit transfers depend on the arrival time of another transit. The purpose of this research is proposed a schedule-based transit trip planning algorithm based on characteristics of transit network. Therefore, we also test the accuracy by using a network which considering the timetables of buses and railway systems. The results show that the algorithm can generate the reasonable alternative immediately.

keywords: transit trip planning,transit network,timetables

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誌 謝

研究所兩年來，最難以忘懷的恐怕是桃太郎家族的家族長 蘇昭銘博士，

其烹調的功夫令人首屈一指，尤其是中秋時節擔任大廚時的作品─美味牛小 排，啃食後的清香如今仍存留脣齒。〈好吧！我承認我是懶惰鬼，到現在還沒 刷牙。〉我想執掌大廚的老師，為了牛排的可口滋味，其付出的耐心與心力 令人有目共睹，如同在課業上指導學生一般，努力挖掘出學生潛能使之成為 大家競相爭奪的將才，施予恩惠學生將銘記在心，由衷感謝您。

本篇論文的完成，感謝林良泰博士以及羅孝賢博士在學生口試時的撥冗 審閱，並提供諸多寶貴意見，使得本論文更為完善充實，在此一併致謝。研 究期間，亦感謝志鴻學長、偉賢學長在技術上的支持，以及兩年來一起安撫 時常耍任性吉米的桃太郎家族成員：猴子啟源、小狗小黃、小兔惠筑。還有 同門的學弟妹阿良、怡君、阿瀧、小佩和世紀帝國戰友妮妮，謝謝你們的關 懷陪伴。(謎之聲：PK 啦！)

最後要感謝媽媽，在我遇到論文撰寫瓶頸時，由於您對我的呵護與鼓勵，

讓我重新燃起鬥志與信心。還有謝謝爸爸，您對於客運業的專業給於我莫大 的幫助。感謝姊姊、妹妹，沒有你們的熱愛和支持，本論文就無法順利完成。

僅以本論文獻給曾經關心、照顧我的師長、朋友以及家人。

何文基 謹識於中華運管所 中華民國95 年 7 月 17 日

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目 錄

摘 要... i

Abstract ... ii

誌 謝... iii

目 錄... iv

圖目錄... vi

表目錄... viii

第一章 緒論... 1

1.1 研究動機與目的 ... 1

1.2 研究內容與範圍 ... 2

1.3 研究步驟與流程 ... 2

第二章 文獻回顧... 5

2.1 大眾運輸路網特性分析 ... 8

2.2 大眾運輸旅次規劃方法回顧 ... 12

2.2.1 未納入時刻表因素之分析法 ... 12

2.2.2 納入時刻表因素之分析法 ... 13

2.2.3 小結 ... 14

2.3 國內外相關旅次規劃系統現況 ... 17

2.3.1 國內系統簡介 ... 18

2.3.2 國內外系統評析 ... 33

2.4 資料及功能需求分析 ... 35

第三章 規劃方法建構... 37

3.1 大眾運輸路網建置 ... 37

3.1.1 大眾運輸路網描述 ... 37

3.1.2 資料庫結構設計 ... 39

3.2 大眾運輸行前旅次規劃邏輯設計 ... 46

3.2.1 邏輯基本假設 ... 46

3.2.2 演算邏輯建立 ... 49

v

第四章 實例應用... 53

4.1 系統架構 ... 53

4.2 系統功能與操作步驟 ... 54

4.3 邏輯驗證與效能測試 ... 58

4.4 測試結果討論 ... 59

4.4.1 演算法合理性確認 ... 60

4.4.2 演算法運算效率分析 ... 66

第五章 結論與建議... 69

5.1 結論 ... 69

5.2 建議 ... 70

參考文獻... 71

附錄A 實例測試 ... 73

vi

圖目錄

圖2.1 時空組合關聯路線... 6

圖2.2 大眾運輸行前旅次規劃方法之黑盒子概念... 6

圖2.3 多時窗限制的大眾運輸旅次規劃模式... 7

圖2.4 運輸服務依時性示意圖... 9

圖2.5 不同路線包含相同停靠站示意圖... 10

圖2.6 起訖點來回路線非對稱示意圖... 10

圖2.7 節點特性示意圖... 11

圖2.8 交通服務 e 網通旅運規劃輸入畫面... 18

圖2.9 交通服務 e 網通旅運規劃輸出畫面... 19

圖2.10 旅行者資訊查詢系統行程規劃文字版輸入畫面... 20

圖2.11 旅行者資訊查詢系統行程規劃輸出畫面... 21

圖2.12 基隆智慧交通查詢系統地標查詢輸入畫面... 22

圖2.13 基隆智慧交通查詢系統地標查詢輸出畫面... 22

圖2.14 台北市政府市民交通旅遊網輸入畫面... 23

圖2.15 台北市政府市民交通旅遊網輸出畫面... 24

圖2.16 台北縣公車管理及乘車資訊服務系統輸入畫面... 25

圖2.17 台北縣公車管理及乘車資訊服務系統公車火車轉乘查詢輸出畫面. 25 圖2.18 台中市公車路網暨轉乘系統起訖點路線查詢輸入畫面... 26

圖2.19 台中市公車路網暨轉乘系統起訖點路線查詢輸出畫面... 27

圖2.20 台南市公車動態資訊系統轉乘查詢功能輸入畫面... 28

圖2.21 台南市公車動態資訊系統轉乘查詢功能輸出畫面... 28

圖2.22 台灣電子地圖服務網輸入畫面... 29

圖2.23 台灣電子地圖服務網輸出畫面... 29

圖2.24 UrMap 你的地圖網站大眾運輸指引輸入畫面 ... 30

圖2.25 UrMap 你的地圖網站大眾運輸指引輸出畫面 ... 31

圖2.26 智慧型旅遊資訊系統智慧型路線輸入畫面... 32

圖2.27 智慧型旅遊資訊系統智慧型路線輸出畫面... 33

圖3.1 大眾運輸路網組成示意圖... 37

圖3.2 本研究實體關聯資料模型圖... 39

圖3.3 最短路徑分析集合篩選... 43

vii

圖3.4 二次轉乘可行參照表的建置... 44

圖3.5 最少轉乘次數的邏輯判斷流程... 47

圖3.6 選擇距起點最短距離的上車停靠站... 47

圖3.7 選擇距起迄點最短距離的轉乘站... 48

圖3.8 考慮可容忍等候時間內的前兩個班次... 49

圖3.9 步行方案判斷... 49

圖3.10 直達方案判斷... 50

圖3.11 一次轉乘方案判斷... 51

圖3.12 搭乘時間搜尋... 51

圖3.13 演算法流程圖... 52

圖4.1 系統架構圖... 54

圖4.2 起訖點設定執行畫面... 55

圖4.3 系統輸入限制條件執行畫面... 56

圖4.4 文字顯示之系統輸出畫面... 57

圖4.5 圖形步行導引之系統輸出畫面... 57

圖4.6 新竹市區公車營運網... 59

圖4.7 一般演算法搜尋區域... 67

圖4.8 本研究演算法搜尋區域... 68

viii

表目錄

表2.1 大眾運輸旅次規劃重要文獻彙整表... 15

表2.2 納入時刻表因素之大眾運輸旅次規劃方法特性分析... 17

表2.3 國內外行前旅次規劃相關系統比較表... 34

表2.4 大眾運輸旅次規劃方法比較... 36

表3.1 路線資料表... 40

表3.2 時刻表資料表... 40

表3.3 停靠站資料表... 41

表3.4 地標資料表... 42

表3.5 轉乘可行及成本參照資料表... 42

表4.1 邏輯驗證彙整表... 60

表4.2 效能測試彙整表... 60

表4.3 不同的步行距離限制測試... 61

表4.4 不對稱的往返路線停靠站測試... 63

表4.5 不同的出發時間測試... 64

表4.6 不同的路線服務時間測試... 66

表A.1 不同的步行距離限制測試設定值... 73

表A.2 不同的步行距離限制測試結果輸出... 73

表A.3 不對稱的往返路線停靠站測試設定值... 75

表A.4 不對稱的往返路線停靠站測試結果輸出... 75

表A.5 不同的出發時間測試設定值... 77

表A.6 不同的出發時間停靠站測試結果輸出... 77

表A.7 不同的路線服務時間測試設定值... 78

表A.8 不同的路線服務時間測試結果輸出... 78

表A.9 不同的運具轉乘測試設定值... 81

表A.10 不同的運具轉乘測試結果輸出... 81

表A.11 不同容忍時間測試設定值... 83

表A.12 不同容忍時間測試結果輸出... 83

表A.13 轉乘點的選擇測試設定值... 85

表A.14 轉乘點的選擇測試結果輸出... 85

1

第一章 緒論

1.1 研究動機與目的

在進行大眾運輸行前旅次規劃決策時，大眾運輸使用者考量的不僅是空 間方面的路徑(Route)，而且尚有時間方面的限制，包含各場站的開車時間與 到達時間、轉車時間以及起迄點兩端出入的步行時間等，亦即服務路線的行 車時刻表因素。嚴格而言，目前台灣地區多數的大眾運輸旅次規劃系統只具 備路線查詢功能並沒有考量時刻表因素，並且從系統之不合理查詢結果可推 測其邏輯未考慮大眾運輸路網之營運特性，因而缺乏完整之旅次規劃能力。

未考慮時刻表之旅次規劃方法，將影響使用者進行跨運具或跨路線轉乘時，

即可能因為營運時間或班次的無法銜接而導致建議方案與事實之落差，並且 使用者將因搭乘時間之不確定性及轉乘時未能得知班次時間而增加其不安 感。例如使用者欲搭乘公車於假日到風景名勝遊玩，當透過未考慮時刻表的 旅次規劃系統協助規劃旅次，系統提供A 路線轉乘 B 路線公車的規劃方案，

但 B 路線公車卻只在平常日行駛，因此使用者按照系統規劃方案實際搭乘 時，將因為B 路線公車遲遲未到達而產生是否繼續等待的疑慮並且質疑規劃 結果的正確性，也由於此次系統規劃的錯誤不僅導致使用者時間的浪費外，

更對於旅次規劃系統的信心和大眾運輸服務印象大打折扣。旅次規劃系統若 未考慮大眾運輸路網特性，如某些公車路線只於單邊設站，當使用者按照系 統之規劃方案實際搭乘時，會發現公車過站卻不停等問題，因而造成使用者 困擾；又或者系統僅能提供乘車方案而無步行方案，儘管使用者預計出發地 與目的地近在咫尺為步行可及之方案，但系統仍建議搭乘大眾運輸工具到達 目的地，其邏輯的合理性值得商確。另一方面，大眾運輸行前旅次規劃系統 以網際網路為查詢平台為未來趨勢，故在規劃邏輯之構建上尤需著重運算效 率，以避免過長等候回應時間。

為了有效提升國內大眾運輸行前旅次規劃系統的功能，並協助旅行者作 最有效的旅運決策，進而吸引潛在的旅行者使用大眾運輸系統，以期增進運 輸系統的整體效能，減輕交通擁擠之情況，故本研究之目的在於針對大眾運 輸路網特性，提出一種考量時刻表與跨運具整合之大眾運輸行前旅次規劃分 析方法，未來該分析方法將可作為國內發展大眾運輸行前旅次規劃系統之基 礎。

2

1.2 研究內容與範圍

研究內容與重點針對以下三點進行探討(1)大眾運輸路網特性分析；(2) 多運具整合的時空組合連線搜尋選擇方法；(3)旅次規劃演算邏輯設計。此 外，本研究主題在於提出一種考量時刻表與跨運具整合之大眾運輸行前旅次 規劃分析方法，因此對於旅次規劃資訊系統的人機介面設計並不在本研究討 論範圍內。研究對象包含大眾運輸工具的航空運輸、鐵路運輸、汽車客運，

但收集台灣地區所有大眾運輸的路線與重要地標等點位資料殊屬不易，故在 有限的時間下以新竹地區實際路網(包含鐵路及客運)作為驗證本研究所提出 方法之有效性。

1.3 研究步驟與流程

本研究流程如圖1.1 所示，詳細內容分述如下：

一、研究動機與目的：主要針對引發研究議題的動機加以闡述，描述與大眾 運輸旅次規劃有關的背景資料並點出問題所在，藉此說明如果問題解決 有何裨益以強調動機之重要性，最後確認研究目的。

二、研究內容與範圍：基於動機與目的對於大眾運輸旅次規劃問題更進一步 的定義並界定研究範圍與對象，設定必要的前提與假設，以避免無法掌 控或處理的事物。

三、文獻回顧：針對國內外相關的研究進行蒐集，蒐集的內容包括：大眾運 輸旅次規劃問題的定義、大眾運輸路網特性、旅次規劃分析方法、國內 外相關旅次規劃資訊系統，充分瞭解國內外對於此問題之相關研究 四、資料及功能需求分析：建立大眾運輸行前旅次規劃資料庫與分析方法之

前的事情準備工作，包含所需資料與預期達到功能的需求性分析。

五、資料庫建置規劃：用資料庫描述實際大眾運輸路網以及匯入所需資料，

提供旅次規劃邏輯設計之用。

六、旅次規劃邏輯設計：設計演算邏輯並用程式撰寫。

七、旅次規劃邏輯驗證：將所構建之考量時刻表與跨運具整合之大眾運輸行

3

前旅次規劃分析分法運用於實際路網中，並據以求其合理性。

八、問題檢討：修正測試時所遭遇到的問題，並說明產生此問題的原因與解 決辦法。

九、結論與建議：根據上述之分析，提出本研究之結論與建議。

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研究動機與目的

研究內容與範圍

文獻回顧

大眾運輸旅次規劃問題定義 大眾運輸路網特性

大眾運輸旅次規劃方法 國內外相關旅次規劃系統

旅次規劃邏輯設計

資料及功能需求分析

資料庫建置規劃

結論與建議

合理可行

問題檢討

旅次規劃邏輯驗證

─實例應用 ^不合理

修正

圖1.1 研究流程圖

5

第二章 文獻回顧

周榮昌【4】提到大眾運輸行前旅次規劃的功能是可依使用者的需求，輔 助或建議使用者選擇最適當的路線、使用運具的種類、出發或到達的時間，

並提供轉車點、費率等資訊讓使用者對自己的整體旅程得以事先了解，有助 於使用者於效率、安全、舒適且經濟的運輸目的下完成其旅次。由此可知，

大眾運輸行前旅次規劃方法所要解決的主要問題乃是如何協助旅行者找尋步 行可及的大眾運輸場站、合理的搭乘路線、確切的上下車時間與轉乘地點，

而這種利用大眾運輸工具欲完成旅次所進行全面性分析、選擇與決策的程序 就是找尋連線 (connection)的過程。所謂連線乃是時空組合關聯路線，如圖 2.2 所示說明如下，此範例路網由公車路線和鐵路路線所組成，旅客將從起點 新屋旅行至迄點新竹火車站，擁有公車直達方案或轉乘較快速的鐵路方案兩 項選擇，但前提是公車到達轉乘點湖口站的到達時間必須要能與火車由湖口 站出發時間相配合，而此種時間與空間限制下所產生的路線就稱為連線，例 如編號連線 3 中旅客從新屋 18:15 出發並於 18:40 到達湖口站，此後再轉乘 18:44 出發的火車班次，在 19:01 到達新竹火車站完成旅次。此外，起訖點的 連線並不一定是唯一，圖2.1 的例子就包含了四種連線方案，其中編號連線 1 為公車的直達方案並不需要經過轉乘但其旅行時間較長；編號連線2 是公車 間路線的組合方案；編號連線3 是公車與鐵路的組合方案，相較於編號連線 1 所需的旅行時間較短，但須經過一次轉乘；編號連線 4 也是公車與鐵路的 組合方案，其中轉乘時間比編號連線3 多了九分鐘。這說明大眾運輸行前旅 次規劃邏輯設計中還需考慮到依據使用者不同的需求，擁有客製化的方案排 序準則，如最快到達、最小轉乘、最短步行距離…等。總之以系統黑盒子概 念加以說明如圖 2.2 所示，大眾運輸行前旅次規劃的功能就是將使用者輸入 的旅次基本設定，透過轉換法則轉換成使用者所需的各項旅行資訊。

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圖2.1 時空組合關聯路線

圖2.2 大眾運輸行前旅次規劃方法之黑盒子概念

7

旅次規劃決策需要考量到不同運具或路線間轉乘和時刻表因素，而這些 因素使得在多運具運輸網路下進行決策時更顯得複雜。Qiang. Li 【15】將大 眾運輸旅次規劃更明確定義為多時窗限制下的多目標整數規劃問題，其模式 如圖 2.3 所示。這意味著大眾運輸旅次規劃模式乃屬 NP-hard 問題，如今並 沒有求解方法可以直接確定並有效處理多目標整數規劃模式，依照Peng【12】

在文中提到使用傳統最短路徑演算法求解的時間複雜度為

O

n

O

n

m

r

假設新竹市的市區公車往返程共有43 條路線，其路線的停靠站平均有 24 個，

路線平均班次數約18 個不等，想要找尋一次轉乘的最佳的路線就必須篩選解 空間

C

C

C

C

C

啟發式方法是面對現實世界問題中找出一個有效率解法的發展方向。大眾運 輸旅次規劃是一個多目標決策問題，由於多抉擇、多準則和不確定性因素使 得解決辦法相當錯綜複雜，並且決策準則互相衝突抵觸，但是可透過啟發式 方式與合理的假設來求得解答。

圖2.3 多時窗限制的大眾運輸旅次規劃模式

為配合本研究主旨，本章分為三小結描述大眾運輸路網特性、大眾運輸 旅次規劃方法回顧、國內外相關旅次規劃系統現況，分別探討國內外大眾運 輸旅次規劃之相關研究。

目標式

z 最小總旅行時間 z 最小總等待時間 z 最小轉乘成本 限制式

z 時間的限制上則是大眾運輸工具根據時刻表到達一個預 先排定的停靠站上(時間點)並且必須在下一個離開班次 離開。

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2.1 大眾運輸路網特性分析

在行前旅次規劃的分析中，最佳路徑的計算可以說是最重要的一環，尤 其是可提供旅行者以最快的時間或最短的距離抵達目的地，因此，此一最佳 路徑邏輯處理的正確性與效率性，將會是旅次規劃的關鍵成功要素。然目前 大多數的最佳路徑演算法和程式皆設計給公路路網使用，很多研究更明確指 出應用於公路路網的路徑找尋演算法並不適合用來解決大眾運輸的路徑找尋 問題，如 Koncz【10】提到由於大眾運輸路網中時刻表的限制，一般的演算 法無法適用於處理大眾運輸網路問題。雖然現有的網路分析和最佳路徑演算 法應用於公路路徑和交通指派上面十分良好，不過當這些方法套用在大眾運 輸路網中卻滋生許多問題，主要原因來自大眾運輸路網與公路路網彼此之間 具有不同的特性，一般針對公路路網所設計的演算法不容易處理大眾運輸的 等車、轉車、及其他服務水準因素，所以不適用於大眾運輸路網連線的搜尋。

本研究從張存保【7】、Huang 和 Peng【11】等人的研究中將大眾運輸與公 路路網特性差異歸納如以下七點：

一、運輸服務依時性(time dependent)

大眾運輸服務在不同的時間與時期各擁有著不同的服務層級，因為某些 大眾運輸之停靠站僅在特定時段提供服務，如：例假日等，而部分路線也可 能受到假期或尖離峰時段彈性增減班次，例在春節欲提供旅客返鄉的火車加 開班次、或因暑假學生返鄉而減開的通勤公車等，因此隨著時間的變化，最 佳路徑也不同。如圖2.4 所示，從時刻表資料顯而易見由新竹火車站發車 7:05 分的班次僅在週一至週五提供服務，其他班次也只限週五或周日才開駛的情 況，並非整個星期客運服務狀況如出一轍。

9

圖2.4 運輸服務依時性示意圖 資料來源：中華大學 二、轉乘到達時間相依

不論是跨路線或者跨運具進行轉乘時必定受到另一條路線班次所影響，

例如：有位旅客預計從新竹至台北，早上八點搭公車至火車站其到達時間八 點二十分，而欲轉乘火車出發至台北的班次則僅能等待八點二十分以後之九 點的班次。這說明大眾運輸規劃的演算法不僅求取空間上的可行路徑即可，

尚還需找尋時間相配合的連線路線。

三、不同路線包含相同停靠站

同路段可能包含多條路線而多條路線可能包含相同停靠站，例台北火車 站就包含眾多公車路線、鐵路與捷運路線，這意味著大眾運輸路網節線與一 般公路網中節線的意義並不相同。在圖2.5 中，台北車站(鄭州)的站牌就包含 了14、2、218、220、260、274、299…等公車路線，顯現同一公車站牌包含 多條路線的情形。

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圖2.5 不同路線包含相同停靠站示意圖 資料來源：台北市交通局

四、起訖點來回路線非對稱

尤其是大眾運輸工具往返程路線常常不一致，部分停靠站在整條路線中 只單獨在往程路線設站亦或在返程路線唯一設站。例如公車路線是有方向 的，同一條公車路線在兩個行駛方向上，其經過的停靠站不一定完全相同。

如圖 2.6 所示，擷取新竹客運 2 甲路線說明之，紅色線條為往程路線由總站 開車，藍色線條為返程路線由埔頂庄開車，半圓形的部分表示單邊設站，藉 由圖中顯示長青學苑僅在往程設站且經過新東大路橋而返程路線則否。

圖2.6 起訖點來回路線非對稱示意圖 資料來源：新竹客運

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五、存在轉乘消耗

私人運具路網與大眾運輸路網的連通性含義不同。在私人運具路網方面 其道路交叉點連接多條路段，車輛在交叉點可任意的從一條路段到另一條。

大眾運輸路網中，若多條路線交叉於空間上的同一停靠站，則旅客在此轉車 存在轉乘消耗，包含時間消耗、費用消耗等。

六、轉乘須步行一段距離

由於大眾運輸工具只能在行駛路線之站點停靠，因此不同的大眾運輸路 線在空間上重疊時，停靠站卻不可能完全重疊。實際上當停靠站不重疊時，

乘客進行轉乘常常必須步行一段距離到達另一條路線之停靠站，達到轉乘的 目的，如圖2.7 所示，乘客欲從路線 A 轉乘到路線 B 必須步行 300 公尺。

圖2.7 節點特性示意圖 七、大眾運輸路網包含不同運具的服務路線

大眾運輸路網由許多不同速率的運具及其服務路線所組成，例如公車、

捷運系統及鐵路系統等不同運具的服務路線。因此在大眾運輸路網中除了可 以轉換不同路線外，尚可轉換不同系統的運具。

從演算法的角度來看，一般公路路網在路段上和交叉路口中都會給予唯 一旅行時間和轉乘懲罰值，然而大眾運輸系統在某一路段上可能就包含很多 運輸路線，因此其轉乘懲罰值並不是唯一，況且每條路路線還擁有它的班距 時間，使得估計及計算轉乘懲罰值的過程甚為艱鉅。上述的特性差異，導致

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以公路路網為基礎所發展之最佳化路徑演算法，並無法直接適用於大眾運輸 路網分析，因此在發展大眾運輸旅次規劃分析方法過程中，即必須有效解決 大眾運輸路網特殊性的問題。

2.2 大眾運輸旅次規劃方法回顧

近年來先後由學者投入有關大眾運輸路徑找尋演算法之研究，其演算方 法可歸納為：未納入時刻表因素和考慮時刻表因素兩型態分析方法。茲就將 所收集之大眾運輸旅次規劃方法重要文獻匯整於表2.1 並說明如下。

2.2.1 未納入時刻表因素之分析法

張存保【7】城市公交問路系統、劉偉賢【8】結合長短途客運之轉乘邏 輯與 Koncz【10】所發展之大眾運輸系統路徑規劃演算法（Transit Route Planning Algorithm ,TRPA）皆屬於此類方法，以下茲就邏輯部分敘述如下：

張存保【7】城市公交問路系統之最佳路徑演算法則包括：(1)輸入起始 站點A 和目的地站點 B；(2)在公車站點資料庫中查出經過站點 A 的公車路線 L(i) （ i=1,2,3, … .,m,m 為 正 整 數 ）， 以 及 經 過 站 點 B 的 公 車 路 線 S(j)

（j=1,2,3,….,n,n 為正整數）；(3)判斷是否有 L(i)=S(j)，若有一條路線滿足要 求，則該公車路線即為最佳路線，輸出結果並結束運算；若有幾條路線滿足 要求，則從公車路線資料庫中查出路線經過的站點，然後從鄰接站點距離資 料庫中查出各站點間的距離，計算各條公車路線的距離，選擇一條距離最短 的路線即為最佳路線，輸出結果並結束運算；(4)從公車路線資料庫中查出經 過站點A 的公車路線 L(i)的站點 E(i,g)（i=1,2,3,…,m；g=1,2,3,…,n；m,n 為正 整數），以及經過站點 B 的公車路線 F(j,h)（j=1,2,3,…,p；h=1,2,3,…,q,p,q 為 正整數）；(5)判斷是否 E(i,g)是否等於 F(j,h)，若有一條站點滿足要求，該站 點即為一次轉乘站點；(6)從公車站點資料庫中查得經過 E(i,g)的公車路線 T(k)

（k=1,2,3,….,m,m 為正整數），從公車路線資料庫中查得路線 T(k)的站點 G(k,w)（k=1,2,3,…,m；w=1,2,3,…,n；m,n 為正整數）；(7)判斷是否有 G(k,w)=F

（j,h）。若有某個站點 E 滿足要求，則該站點 E 為第二個轉乘站點。按照步 驟4 至 6 方法求出從起始站點 A 到站點 E 的一次換乘路線，再按照 2 及 3 的 方法求出從站點E 到目的站點的最佳線路。

劉偉賢【8】之長短途客運轉乘邏輯之主要網路分析模組步驟，包括：(1)

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分析起迄點是否在步行限制內，當使用者輸入之起迄點於步行限制內代表無 需使用汽車客運來規劃旅次，故直接告知使用者圖形的步行導引規劃方案結 果；(2)搜尋資料庫中起迄點重要地標在步行限制內所有的站牌及路線，比對 起訖點的路線是否相同，若是相同代表具備直達方案，故系統即可輸出直達 方案；(3)若起迄點路線皆不相同，比對起點與迄點的路線中是否相同，若相 同則代表具備一次轉乘；(4)當一次轉乘亦無法組合出可行方案時，系統開始 搜尋起訖點重要地標內所有站牌路線中其他的站牌，比對其他站牌於步行限 制內可以步行到達的其他路線站牌，而此站牌所對應的路線恰巧可成為連結 起點路線與迄點路線的第三條路線時，便可透過結合此第三條路線與起點路 線、迄點路線完成兩次轉乘的規劃方案。

Kconz【10】所發展之大眾運輸路徑規劃演算法(Transit Route Planning Algorithm, TRPA)步驟包括：(1)窮舉找出起訖點步行可及的搭乘路線；(2)分 別比對每一個起點路線對於迄點路線是否具有 0 英哩或者 0.4 英哩距離範圍 內的交叉點，並建立連結矩陣；(3)從連結矩陣中搜尋起迄點可行之路線；(4) 若起點步行範圍內之路線(路線 A)與迄點步行範圍內之路線(路線 C)相符合，

則儲存直達轉乘方案路徑，若不存在直達路線則繼續下一步驟；(5)比對路線 A 與路線 C 所有上下車站點是否具有步行範圍內 0.4 英哩之交叉點，定義此 路線為路線B；(6)若存在為一次轉乘方案，結束搜尋。

2.2.2 納入時刻表因素之分析法

納入時刻表因素之分析方法，蒐集到的文獻主要分為以班距為基礎 (headway-based)之演算法和以時刻表為基礎(schedule-based)之演算法二大 類。以班距為基礎之演算法較類似於一般路網之最短路徑求解，通常藉由公 車平均班距作為節線(arcs)成本並且加入節點(nodes)轉乘懲罰值，因此最小成 本路線可以由Dijkstra＇s 最短路徑演算法得到。以時刻表為基礎之演算法其 假設公車準點，使用分枝界線法找出起訖點間最少時間相關成本，指派使用 者搭乘第一台到達公車。

Peng【12】所發展之演算法屬於以時刻表為基礎之分析方法，包含向前、

向後以及轉乘演算法，其主要邏輯概念如同向前搜尋法，因此擬以向前搜尋 法說明邏輯如下：(1)首先以起點作為根點；(2)當根點不為空集合則找尋每個 根點的分支點；(3)判斷最早可能到達分支點的時間為存在到達根點的時間和

14

所有從根點出發到達分支點的時間最小，假設t^r_j^ij >t_i +wt_i (t^r_j^ij為每個路線 段i 到 j 的到達時間，

t 為到達時間，

wt 為等待時間)，意即沒有到達 j 點的

Peng 等人【11】此篇提出一套結合以班距為基礎和考慮時刻表之混合式 演算法，方法的特色是在每個交叉路口中利用求解平均班距計算出懲罰值，

再以藤構式(vine-building-based)路徑找尋演算法找出最佳路徑，之後再加入 時刻表資訊得出規劃結果，其中應用到的技巧是加入虛擬節點以利藤構式演 算法進行路徑分析，並且每半小時前處理一次點對點最短路徑，之後將結果 存於伺服器中，藉以掌握不同時間內所提供的路線服務狀況。

2.2.3 小結

Peng【12】在該篇所提出的方法不僅可以求得使用者預計出發時間的連 線，尚可以求得預計到到達時間的連線，不過當處理大路網十分費時，需以 物件導向資料庫輔助。Peng 等人【11】在網路分析方法上面所提出的混合式 方法所找出的最佳路徑有可能包含多次轉乘，亦即在邏輯的判斷上並沒有考 慮轉乘的次數，過多的轉乘次數對於民眾旅次選擇上來說，該路線為不合理 之路線。張存保【7】的研究最大特點是以資料庫設計來解決大眾運輸路網來 回路線非對稱問題，其說明可以利用資料庫設計來虛擬實際路網。劉偉賢【8】

將一些重要地標對站牌、站牌對站牌、重要地標對重要地標，彼此間的距離 先行計算，這種前處理的過程大幅減少線上處理負擔，只要透過資料庫的存 取就能取得先行計算的資料。Kconz【10】使用可接受步行距離的概念來過 濾路線找尋可行方案是不錯的方式，但邏輯上並未考量擁有部分路線重疊的 大眾運輸路網，按照邏輯無法明確指出所應搭乘的路線。

15

表2.1 大眾運輸旅次規劃重要文獻彙整表

研究方法 作者 規劃準則 研究重點 優缺點

張存保【7】 最短距離

z 提出一找尋公 車最佳路徑的 演算法

z 說明大眾運輸 路網特性

z 以資料庫設計來解決大眾 運輸路網來回路線非對稱 問題。

劉偉賢【8】 ^最短步行 距離

z 針對現有旅次 規劃系統的介 面設計與功能 進行探討 z 提出長途客運

允許二次轉乘 分析的演算方 法

z 前處理的過程可以減少線 上處理負擔，增加處理速 度。

z 前處理過程耗時，對於經常 性更動的路線或增加的點 位資料，難以確保資料庫資 料為最新。

Zhong-Ren Peng 等人

【17】

最小旅行 時間

z 詳盡自動化運 輸旅行者資訊 系統的設計步 驟

z 本篇路徑找尋是利用地理 資訊內建的網路分析功能 即時處理。

z 資料庫結構可列為參考，尤 其是時間相關資料表的設 計。

未納入時刻 表因素的方 法

Kconz【10】 ^最小旅行 時間

z 提出大眾運輸 路徑規劃演算 法

z 旅行時間的計 算方式

z 使用可接受步行距離的概 念來過濾路線找尋可行方 案。

z 提供多個最佳化路徑實為 優點，但吾等發現實際可行 的方案數實在太多，對於使 用者而言需額外花費時間 篩選所需的路線仍是不明 智的作法，倒不如提供各種 決策邏輯來得實用。

以時刻 表為基 礎的演 算法

Peng【13】

最小旅行 時間、

最小轉乘

z 提出向前、向 後、最小轉乘 時刻表演算法

z 不僅可以求得使用者預計 出發時間的連線，尚可以求 得預計到達時間的連線。

z 大路網處理費時，需以物件 導向資料庫輔助。

納 入 時 刻 表 因 素 的 方 法

以班距 為基礎 的演算 法

Zhong-Ren Peng 等人

【11】

最短路徑

z 以互動性與功 能性將線上運 輸系統分類 z 提出一種以班

距和時刻表為 基礎的混合式 網路分析方法

z 混合式的方法可以掌握到 以班距為基礎和以時刻表 為基礎分析方法的優點。

z 此種方法未考慮轉乘次數 的影響，一般來說乘客所能 接受的轉乘次數為二次。

16

未納入時刻表因素之演算法除沒有將平均班距納入路線權重計算外，其 餘特性大體上與以班距為基礎的方法相同，因此針對以班距為基礎和以時刻 表為基礎之大眾運輸旅次規劃方法進行特性分析，如表 2.2 所示，詳細說明 如下：以班距為基礎的演算法利用隨機和啟發式的概念，乘客總是搭乘第一 台到達的車輛，因此當有多條路線可到達相同目的地時，演算法本身並不能 指出旅客應搭乘哪一條路線，相反的以時刻表為基礎的方法則可以基於固定 的時刻表指出第一台到達的車輛。未納入時刻表因素的演算法在路徑找尋的 過程中並未考慮時刻表因素，因此最後規劃結果可能因當時旅行時間此條路 線並未提供服務而成為失敗的規劃結果，然而以時刻表為基礎的方法其規劃 結果明確包含上下車時間搭乘資訊，如此可降低乘客搭乘以及等待過程中的 不安與疑慮。以班距為基礎的方法所找出的最佳路徑通常涵蓋較多路線並且 擁有密集班次，當大眾運輸工具可靠度低時旅客有另一條路線的選擇，但是 以時刻表為基礎的方法找出的路徑為最佳路徑但可能班次並不密集，當旅客 錯過搭乘車輛時會造成旅客漫長的等待。因此以班距為基礎和未納入時刻表 因素的大眾運輸路徑找尋演算法較適用於班次密集的區域，而以時刻表為基 礎的演算法則是適用於可靠度較佳的大眾運輸服務區域或是班次不密集的偏 遠地區等。本研究將結合以班距為基礎演算法計算快速的優勢和以時刻表為 基礎演算法掌握服務狀況與詳細搭乘路線資訊的優點，設計一套掌握精確度 與效率之演算法。

17

表2.2 納入時刻表因素之大眾運輸旅次規劃方法特性分析

以班距為基礎的演算法 以時刻表為基礎的演算法 搭乘路線資訊 不能明確指出旅客應搭乘哪

一班次路線

可以基於固定的時刻表指出 第一台到達的車輛

服務狀況

可能因當時旅行時間此條路 線並未提供服務而成為失敗 的規劃結果

規劃結果明確包含上下車時 間搭乘資訊，如此可降低乘 客搭乘以及等待過程中的不 安與疑慮

公車可靠性影 響

找出的最佳路徑通常涵蓋較 多路線並且擁有密集班次，

當大眾運輸工具可靠度低時 旅客有另一條路線的選擇

找出的路徑為最佳路徑但可 能班次並不密集

計算時間 快 慢

適用場合

班次密集的區域 可靠度較佳的大眾運輸服務

區域或是班次不密集的偏遠 地區等

2.3 國內外相關旅次規劃系統現況

Peng 等人【12】認為由於資訊在網際網路上唾手可得，線上的大眾運輸 旅次規劃系統(online transit trip planning systems)因此愈來愈受歡迎，不僅業 者可減少對客服人員的支出，使用者也可在任何可使用網路的地方的任何時 間任何地點得到資訊。胡大瀛等人【5】認為由於網際網路(Internet) 與全球 資訊網(World Wide Web) 的快速成長與應用，使得單位間、電腦間的資源共 享也更容易，因此各國目前都以發展WWW 的交通資訊系統為多運具旅運者 資訊系統之先驅。當然國內外已具備許多旅次規劃功能相關的線上交通資訊 系統，這些系統根據大眾運輸環境的不同發展出不同的需求特性與運具型 態，因此透過蒐集國內外相關線上旅次規劃系統彙整出限制條件與功能特色 作為設計演算法之參考。以下將列舉一些全球資訊網上具有旅次規劃功能的 資訊系統。

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2.3.1 國內系統簡介

一、交通服務e 網通(http://e-trans.iot.gov.tw/query/ePlan/e-Plan.jsp)

該網站為交通部運輸研究所構建，網站內容包含即時資訊查詢、客運訂 票、轉乘資訊提供和旅運規劃四大項。旅運規劃的區域涵蓋台澎金馬等 26 個縣市，起訖點的輸入包括直轄市行政區及鄉鎮市，運具型態則有飛機、海 運、火車、公路客運提供選擇，如圖 2.8 所示，並擁有旅行時間、票價與轉 乘次數的最佳方案排序方式，如圖2.9 所示，規劃方案中尚包含時刻表資訊。

圖2.8 交通服務 e 網通旅運規劃輸入畫面

19

圖2.9 交通服務 e 網通旅運規劃輸出畫面 二、旅行者行前資訊查詢系統(http://140.134.128.1:2000/)

該網站為交通部運研所委託逢甲大學交通工程與管理學系製作，網 站內容在於提供行前交通資訊的查詢，包含地圖的查詢、火車時刻表的 查詢、公車路線時刻查詢以及台中市停車場的基本資料。目前行程規劃 的部份以台中都會區作為示範區域，起訖點輸入方面包含交叉路口、飯 店據點、政府機關、百貨公司、車站、機場、文教、停車場、旅遊休憩 據點等重要地標，如圖2.10 所示，且示範系統運具型態以市區公車為主，

而其轉運方式為鄰近服務路線 100 公尺範圍內允許轉乘，並以最短旅行 時間作為規劃準則。旅行者資訊查詢系統行程規劃輸出畫面，如圖 2.11 所示。

20

圖2.10 旅行者資訊查詢系統行程規劃文字版輸入畫面

21

圖2.11 旅行者資訊查詢系統行程規劃輸出畫面 三、基隆市智慧交通查詢系統(http://traf.klcg.gov.tw)

該網站是由基隆市政府與國立台灣海洋大學資訊工程學系所製作，

網站內容包含乘車資訊、停車資訊、景點介紹、天候狀況、時刻表查詢。

服務範圍以基隆市為主，乘車資訊中可以使用站牌查詢，輸入起站和迄 站後按查詢、行經路線查詢，可供選擇項目如行政機關、古蹟、生活文 化、休閒觀光、自然景觀、果園農場、信仰、美食、商圈等分類地點後 按查詢，如圖 2.12 所示、基隆往返台北(特定站)路線查詢，而運具型態 以市區公車為主，並以最少轉乘作為規劃限制。基隆智慧交通查詢系統 地標查詢輸出畫面，如圖2.13 所示。

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圖2.12 基隆智慧交通查詢系統地標查詢輸入畫面

圖2.13 基隆智慧交通查詢系統地標查詢輸出畫面 四、台北市政府市民交通旅遊網(http://ezgo.taipei-elife.net/)

本網站由台北市政府交通局建製，網站提供包含旅遊資訊、住宿資 訊、路況報導、大眾運輸、停車拖吊、計程車資訊、無障礙乘車等資訊。

其中大眾運輸轉乘查詢功能服務區域包括台北市和台北縣，起訖點輸入

23

方面則是擁有公車站位查詢、重要地標查詢、交叉路口查詢等選項並以 行政區劃分區域方便使用者選擇，重要地標查詢分類包含政府機關、醫 療院所、學校、交通設施、旅遊景點、飯店住宿、停車拖吊場、公園、

市場、藍色公路，如圖2.14 所示，運具型態提供公車、捷運及鐵路三種 大眾運輸系統的轉乘規劃服務，而轉運方式則是鄰近服務路線站牌 300 公尺以內允許轉乘，此外邏輯準則是以最短距離作為規劃依據。台北市 政府市民交通旅遊網輸出畫面，如圖2.15 所示。

圖2.14 台北市政府市民交通旅遊網輸入畫面

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圖2.15 台北市政府市民交通旅遊網輸出畫面 五、台北縣公車管理及乘車資訊服務系統(http://bus.tpc.gov.tw/)

該網站是由台北縣政府委託九福科技顧問股份有限公司所建製而 成，網站內容包含板橋客運站路線資訊、乘車路線查詢、乘車時刻表查 詢、滿意度調查以及意見討論區等。乘車路線的查詢提供公車路線查詢、

公車直達查詢、公車轉乘查詢、公車捷運轉乘查詢及公車火車轉乘查詢 等五種，系統作業範圍包含台北市及台北縣，起訖點的輸入提供站名、

路口和地標三種輸入方式，其中地標種類包括政府機關、文教藝文、金 融證券、交通服務、醫療保健、公用事業、休閒娛樂、運動健身、餐飲 美食、飯店旅館、購物天地、其他，而轉運方式則是在路口至站牌間可 接受之距離範圍提供300 至 700 公尺的選項選擇，如圖 2.16 所示。台北 縣公車管理及乘車資訊服務系統公車火車轉乘查詢輸出畫面，如圖 2.17 所示。

25

圖2.16 台北縣公車管理及乘車資訊服務系統輸入畫面

圖2.17 台北縣公車管理及乘車資訊服務系統公車火車轉乘查詢輸出畫面

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六、台中市公車路網暨轉乘系統(http://61.30.138.171/citybus/)

該網站是由台中市交通局委託逢甲大學建置，網站內容包含公車路 線查詢、起訖點路線查詢、行程規劃、地圖查詢、討論區、相關網站等 功能。起訖點路線查詢部分結合台中市現有公車路線，提供依地址、地 標或者交叉路口查詢，其中地標分類有24 小時便利店、公共設施、文教 機構、加油站、民代服務處、民間單位、百貨公司、行車服務、育樂場 所、宗教機構…等十六種，如圖 2.18 所示，而運具型態以市區公車為主。

台中市公車路網暨轉乘系統起訖點路線查詢輸出畫面，如圖2.19 所示。

圖2.18 台中市公車路網暨轉乘系統起訖點路線查詢輸入畫面

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圖2.19 台中市公車路網暨轉乘系統起訖點路線查詢輸出畫面 七、台南市公車動態資訊系統(http://ebus.tncg.gov.tw)

該網站係由台南市政府交通局委託華夏科技建置，網站內容包含公 車動態查詢、消息公告、便民服務、會員服務、線上服務等功能。便民 服務的轉乘查詢功能，所提供的資料以台南市市區公車為主，起訖點輸 入則是將站牌以道路路段、路口圓環、交通轉運、政府機關、公園、橋 樑…等十六種進行分類選擇，如圖 2.20 所示。台南市公車動態資訊系統 轉乘查詢功能輸出畫面，如圖2.21 所示。

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圖2.20 台南市公車動態資訊系統轉乘查詢功能輸入畫面

圖2.21 台南市公車動態資訊系統轉乘查詢功能輸出畫面 八、台灣電子地圖服務網(http://www.map.com.tw)

該網站是由全國達康股份有限公司所建置而成，網站內容包含電子 地圖查詢、交通地圖、生活地圖、情報地圖等相關功能。路徑導引的部 份因考量多數人對道路的認知，乃採縣道級以上道路為主要指引，不考 慮單、雙向道路及巷道之捷徑，所提供的資訊包含台北市、新竹市、台 中市、台南市及高雄市等街道路徑指引，起點的輸入提供交叉路口選項 供使用者選擇，迄點方面則是以重要地標，諸如政府機關、停車場、警 察局、起點資料、學校、百貨、文化休閒、醫院、拖吊場、飯店、電影 為分類依據，如圖2.22 所示，其運具型態以私人運具為對象，並以最短 路徑為規劃準則。台灣電子地圖服務網輸出畫面，如圖2.23 所示。

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圖2.22 台灣電子地圖服務網輸入畫面

圖2.23 台灣電子地圖服務網輸出畫面

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九、UrMap 你的地圖(http://www.urmap.com/SearchEngine/)

該網站由友邁科技股份有限公司建置，網站內容提供電子地圖查 詢、大眾運輸指引以及線上地圖編修等功能。大眾運輸指引的範圍以台 北都會區為主，使用者可透過關鍵字查詢的方式輸入起訖點資料，如圖 2.24，並提供公車與捷運兩種運具規劃方式，其邏輯的準則部份則是加入 可接受步行距離的限制。UrMap 你的地圖網站大眾運輸指引輸出畫面如 圖2.25 所示。

圖2.24 UrMap 你的地圖網站大眾運輸指引輸入畫面

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圖2.25 UrMap 你的地圖網站大眾運輸指引輸出畫面 十、智慧型旅遊資訊系統(http://iris.cs.ntou.edu.tw)

該網站國立台灣海洋大學海洋大學資訊科學系資訊科學系影像處理 實驗室建置，內容包含智慧旅遊系統、各地名勝介紹、捷運資訊、台北 停車資訊、各地氣候狀況、網路小遊戲等部份。智慧旅遊系統的資訊提 供以台北都會區為主，使用者可以透過輸入起訖點站牌得到公車搭乘路 線，如圖2.26、2.27 所示。

32

圖2.26 智慧型旅遊資訊系統智慧型路線輸入畫面

33

圖2.27 智慧型旅遊資訊系統智慧型路線輸出畫面 2.3.2 國內外系統評析

由表 2.4 國內外行前旅次規劃相關系統比較表可看出目前台灣地區之大 眾運輸旅次規劃系統以交通服務 e 網通之旅次規劃功能最為完善，除納入時 刻表因素外，尚考量多重運具個別間的旅次規劃如鐵路、飛機、長途客運，

惟該系統中所涵蓋之資料範圍僅包括區域性規劃尚未精細到重要地標。此外 目前台灣地區的旅次規劃系統皆以提供公車資訊或個別運具間路線查詢為 主，較缺乏跨運具間之整合旅次規劃，如新竹到旗津可能需使用多重運具(公 車、鐵路、渡船等)，因此必須考量轉乘運具間的路線分析。至於規劃準則方 面，在台灣地區的其他系統仍以單一規劃準則為主，惟交通服務 e 網通包含 最快到達、最小票價、最少轉乘三種邏輯準則。

相對於國內的系統顯然國外的行前旅次規劃系統發展技術較為成熟，規 劃功能更趨完善。所收集的國外系統皆納入時刻表因素，並且邏輯準則多為 複數項提供民眾依照個人需求選擇，如Chicago Transit Authority 和 Twin Cities Public Transit 除了最快到達、最短步行距離、最小轉乘外，甚至還有無障礙 空間的決策項。鑒於未來趨勢均以多重方案為主，因此意味著行前旅次規劃

34

系統應扮演著輔助者的角色，提供完整旅次資訊以利使用者自行進行決策。

表2.3 國內外行前旅次規劃相關系統比較表

系統名稱 方案

數

規劃 準則

運具型 態

時刻 表 1 交通服務e 網通 M Ti,Co,

Tr

E,R,A,

F ○

2 旅行者行前資訊查詢系統 S Ti C X

3 基隆市智慧交通查詢系統 M Tr C X

4 台北市政府市民交通旅遊網 M D C,R,S X 5 台北縣公車管理及乘車資訊服

務系統

M W C X 6 台中市公車路網暨轉乘系統 M W C,R X 7 台南市公車動態資訊系統 M None C X

8 台灣電子地圖服務網 S D P X

9 UrMap 你的地圖 M W C,S X

10 智慧型旅遊資訊系統 M Tr C X

11 香港城巴 M None C X

12 香港新巴 M None C X

亞 洲

13 大阪市營巴士 M Ti C X

歐

洲 14 Transport for London M None C,R,S,

L ^○

15 511 TakeTransit Trip Planner S Ti,Tr, W,Co

C,E,R,

L ^○

16 OCTA Trip Planner Maryland Transit Administration

S Tr,W, Ti

C,E ○

17 Metro Trip Planner M Tr,W, Ti

C,S ○

18 RTD Trip Planner M Tr,W, Ti

C ○

美 洲

19 Online Transit Information System

M Tr,W, Ti

C ○

35

系統名稱 方案

數

規劃 準則

運具型 態

時刻 表 20 Chicago Transit Authority M Tr,W,

Ti,Wh

C,S ○

21 Massachusetts Bay Transportation Authority

M Tr,W, Ti

C,R,S,

F ^○

22 Twin Cities Public Transit M Tr,W, Ti,Wh

C ○

23 TriMet M Tr,W,

Ti

C,L ○

24 The Pierce County Transportation Benefit Area Authority

M Tr,W, Ti

C ○

25 Washington Metropolitan Area Transit Authority

M Tr,W, Ti

C,S ○

26 Southeastern Pennsylvania Transportation Authority

M None C,R

○

M=多重方案，S=單一方案

Tr=最少轉乘，D=最短距離,W=最短步行距離，Co=最少票價，Ti=最快到達，Wh=無障礙 空間

E=長途公車，C=市區公車，S=地鐵，L=輕軌，R=鐵路，F=渡輪，P=私人運具，A=航空

○=考慮時刻表，X=未考慮時刻表

資料來源：本研究整理、【8】

2.4 資料及功能需求分析

綜合國內外系統比較結果及各演算法不同場合的適用性，本研究參酌學 者貢獻，如表2.4 所示，將本研究所建立的演算法基本功能包含如下：

一、起訖節點設定，在起訖點設定方面可包含重要地標、交叉路口、門牌號 碼之任何的點對(door-to-door)資訊，而非只有場站對場站(stop-to-stop)之 大眾運輸場站資訊。

二、配合大眾運輸系統之發車時刻表，確保使用者可有效的進行運具之轉乘，

並減少等待時間不確定之疑慮。

36

三、納入多運具規劃，並針對不同運具旅次規劃方案進行比較與排序。

四、考慮步行轉乘以及步行所花費的時間，步行轉乘的加入將能提高大眾運 輸工具的可及性，尤其進行跨運具轉乘時使用者為了轉乘路線有時必須 步行一段距離。考慮步行轉乘就必須估計欲搭乘大眾運輸工具步行而花 費的時間，透過更準確的估算步行至場站的到達時間以避免錯失班車。

五、規劃準則多元性，依據使用者不同的需求，有必要增加不同的規劃排序 準則供使用者選用，如最小旅行時間、最短步行距離、最少轉乘數，如 此使用者可快速找出符合自己需求的連線。

六、採用多重方案數的結果呈現，提供使用者較彈性的選擇。

表2.4 大眾運輸旅次規劃方法比較 作者 起訖節點 考慮時刻

表 跨運具 步行轉乘 多方案 路網特性

Koncz【10】 ● ● ●

Peng【11】 ● ●

Peng【13】 ● ●

張存保【7】 ●

劉偉賢【8】 ● ● ●

何文基 ● ● ● ● ● ●

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第三章 規劃方法建構

3.1 大眾運輸路網建置

在進行旅次規劃分析之前必須先將實際大眾運輸路網抽象成具有拓樸 (Topology) 性 質 的 網 路 圖 概 念 以 利 於 進 行 網 路 分 析 ， 而 本 研 究 利 用 MSSQL2005 關聯式資料庫的建置來描述大眾運輸路網，並且利用資料庫結 構的設計來符合大眾運輸路網特性。

3.1.1 大眾運輸路網描述

本研究演算法設計建構於本節所描述的大眾運輸路網基礎之上，因此只 要符合具有固定路線場站和按照預定時刻表收發車型態的大眾運輸路網，皆 可有效應用本研究所設計之大眾運輸行前旅次規劃方法，所有包含鐵路運 輸、航空、長途客運等都可以利用本研究方法進行行前旅次規劃。配合圖3.1 之簡單路網說明大眾運輸路網中起迄節點(Node)、停靠站(Stop)、節線(Link) 及大眾運輸路線(Route)之內容，並將實體關聯資料模式圖建置於圖 3.2 來表 示資料庫的邏輯設計(Logical design)。

Route A

Route B

Landmark D Start Point

步行轉乘 節線 步行節線

StopB2 StopB1 S

StopA4 StopA1

StopA2 Link

StopA3

大眾運輸路

網組成 資料庫描述

起迄節點 停靠站

節線

路線

地標資料表 停靠站資料表 轉乘可行及成本參照表

時刻表資料表 路線資料表

圖3.1 大眾運輸路網組成示意圖

38

一、起迄節點

一般以重要地標代表旅次的出發點與目的地集合，可以是交叉路 口、門牌號碼或某地方的公園、學校…等，如圖 3.1 中 Starting point 及 Landmark D，在資料庫中所屬重要地標資料表，欄位包含地標代碼、地 標名稱和經緯度座標。

二、停靠站

代表大眾運輸系統之場站或站牌，為使用者搭乘大眾運輸系統之上 下車處，如圖3.1 中之 Stop A1、Stop A2、Stop B1、StopB2，在資料庫中 所屬停靠站資料表，欄位包含停靠站代碼、停靠站所屬路線代碼、停靠 站名稱、站序、起站到該停靠站的尖峰行車時間、起站到該停靠站的離 峰行車時間和經緯度座標。

三、節線

代表連接兩個節點(可能為起訖節點或停靠站)間之方向性節線，由於 使用者在使用大眾運輸系統時，除大眾運輸路線外，尚需包括使用者進 出場站之步行節線(Walking Access Link)，路線轉換過程中，兩條不同路 線場站間之步行轉乘節線(Walking Transfer Link)，如圖 3.1 中所示。資料 庫中以轉乘可行及成本參照資料表描述之，欄位包含代碼、起始路線代 碼、起始節點代碼、起始節點名稱、起始停靠站站序、到達路線代碼、

到達節點代碼、到達節點名稱、到達停靠站站序和節線成本。

四、路線

代表大眾運輸路網中各大眾運輸系統之營運路線資料，如圖3.1 中之 路線A 及路線 B，在路線資料中包括每一路線中之所有場站或站牌，及 每一個場站的發車時間，在資料庫中屬於路線資料表及停靠站行車時間 資料，路線資料表欄位包含路線代碼、路線名稱、營運星期。

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* ID(路線代碼) Name(路線名稱) Sun(星期日) Mon(星期一) ...

* ID(時刻表代碼) RouteID(路線代碼) Departure Time(發車時間) Sun(星期日)

Mon(星期一) ...

* ID(地標代碼) Name(地標名稱) Latitude(緯度) Longitude(經度)

* ID(代碼)

FromRouteID(起始路線代碼) FromID(起始節點代碼) FromName(起始節點名稱) ToSeq(起始停靠站站序) ToRouteID(到達路線代碼) ToID(到達節點代碼) ToName(到達節點名稱) ToSeq(到達停靠站站序) Cost(節線成本)

* ID(停靠站代碼) RouteID(路線代碼) Name(停靠站名稱) Seq(停靠站序) TimeA(尖峰旅行時間) TimeB(離峰旅行時間) Latitude(緯度)

Longitude(經度)

圖3.2 本研究實體關聯資料模型圖 3.1.2 資料庫結構設計

為了解決大眾運輸路網特殊性的問題，本研究發展以下五點資料庫結構 設計上的策略，配合圖3.1 說明如下。

一、紀錄停靠站、路線和時刻表營運狀況

由於路線甚至場站的服務狀況都會因日期而變化，因此必須在時刻 表資料表中分別記錄車輛離開每一個停靠站之時間及營運狀況，以滿足 大眾運輸路網服務依時性之特性。如表 3.1 路線資料表所示，欄位 Sun

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即代表星期日的服務狀況、欄位Mon 代表星期一的服務狀況，而資料內 容為 1 的情形即是在該星期路線提供服務，而其資料內容為 0 的情形則 是未提供服務，如路線B 欄位 Sun 的資料內容為 0 則說明在星期日為停 駛的狀態，當然除了路線外時刻表也會受日期而影響服務狀況，所以都 必須在資料表中記錄其營運情形，如表3.2 時刻表資料表中可知星期一早 上九點十五分路線B 的班車並未提供服務。

表3.1 路線資料表

ID Name Sun Mon ….

1 RouteA(往) 1 1 ….

2 RouteA(返) 1 1 ….

3 RouteB 0 1 ….

表3.2 時刻表資料表

ID RouteID Departure Time Sun Mon ….

1 1 8:00 1 1 ….

2 1 8:10 1 1 ….

3 2 10:00 1 1 ….

4 2 10:10 1 1 ….

5 3 9:00 1 1 ….

6 3 9:15 1 0 ….

二、不同代碼區別相同名稱停靠站

不同路線包含同停靠站方面，場站或站牌與路線之間是一對多的關 係，一個場站或停靠站可能是多條路線的上下車處，但透過資料庫中分 別給予該停靠站之不同代碼編號，將能簡化為一對一的關係。例如圖3.1 中A 路線包含停靠站 S，B 路線也同樣包含停靠站 S，但其停靠站 S 所屬 路線不同因此在資料庫中給予兩個代碼編號以示區別，如表3.3 停靠站資 料表中屬於路線A 的 S 場站代碼為 5，屬於路線 B 的 S 場站代碼為 6。

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表3.3 停靠站資料表

ID RouteID Name Seq TimeA TimeB Latitude Longitude

1 1 StopA1 1 0 0 X1 Y1

2 1 StopA2 2 5 10 X2 Y2

3 1 StopA3 3 10 20 X3 Y3

4 1 StopA4 4 15 30 X4 Y4

5 1 S 5 20 40 X5 Y5

6 2 S 1 0 0 X5 Y5

7 2 StopA4 2 5 10 X4 Y4

8 2 StopA3 3 10 20 X3 Y3

9 2 StopA2 4 15 30 X2 Y2

10 2 StopA1 5 20 40 X1 Y1

11 3 S 1 0 0 X6 Y6

12 3 StopB1 2 5 10 X7 Y7

13 3 StopB2 3 10 20 X8 Y8

三、記錄行車路徑

對於一條大眾運輸路線，一般具有往返程兩條路線，但是在實際的 營運當中，還存在一些特殊的路線，例如公車在尖峰時刻，某些路線會 增開直達車(Express)和區間車(Locals)，雖然車輛屬於同一路線，但其行 車路徑可能不完全一樣。大站快車只停靠需求性較大的停靠站。區間車 只在路線的部分區間行駛。因此當營運路線之往返程行駛路線或停靠站 不一樣時，在資料庫中即必須紀錄成兩筆路線資料，滿足大眾運輸路網 起訖點來回路線非對稱的特性，亦即在產製路線資料表及場站資料表時 以行車軌跡為主而非路線，如此不僅解決了單邊設站的問題也能區別不 同時間下的行車軌跡。如表 3.1 路線資料表中同樣是 A 路線但是往返程 不同的行車軌跡就需增加 ID 為 1 和 ID 為 2 的兩筆資料，並且在表 3.3 停靠站資料表分別記載路線中的停靠站情形。

四、求取所有節線之路徑與成本

節線之距離成本是利用節點本身的經緯度座標配合實際道路網，利

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用Dijkstra 最短路徑演算法計算並記錄所有節線之路徑與成本資料，記錄 於轉乘可行及成本參照資料表，作為判斷兩節點間是否步行可及以及營 運路線間是否可轉乘之依據，如圖3.1 和表 3.5 所示，Stop A4 與 Stop B1 兩站距離在可接受步行範圍內 300 公尺，而行經 Stop A4 之營運路線為 Route A、Stop B1 之營運路線為 Route B，即可由該資料表判斷 Route A 與Route B 間，可在 Stop A4 與 Stop B1 進行轉乘。

表3.4 地標資料表

ID Name Latitude Longitude 14 Start Point X100 Y100 15 Landmark D X101 Y101 表3.5 轉乘可行及成本參照資料表

ID From

RouteID From

ID From

Name From

Seq To

RouteID To

ID To

Name To

Seq Cost 1 1 4 StopA4 4 3 12 StopB1 2 300

2 1 5 S 5 3 11 S 1 0

3 2 7 StopA4 2 3 12 StopB1 2 300

4 2 6 S 1 3 11 S 1 0

5 14 Start Point 1 1 StopA1 1 400 6 14 Start Point 2 10 StopA1 5 400 7 15 Landmark D 3 13 StopB2 3 400

求取節線之距離成本可以採用線上即時運算，但大路網的狀況下要 掌握運算的效率確實不易，尤其在使用者對於旅次規劃系統執行效率分 秒必爭的要求下，過長的系統回應時間只會造成使用者抱怨，先行求取 點對點最短距離和轉乘參照表之處理機制將能加速線上的運算速度，故 本研究之「轉乘可行及成本參照表」乃是採用此方法建置，具體作法說 明如下：

1. 基本資料篩選

本步驟在於透過篩選節點以有效增加處理績效，由於旅行者具 有最長步行距離限制，故若重要地標或停靠站間之直線距離超過此

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一設定值時，即表示此兩點間在實際路網之最短路徑距離不可能滿 足最長步行距離限制，於是將其排除在後續最短路徑之分析集合 中。具體作法如圖 3.3 所示，當收集完所有節點(地標與場站)資料 後，針對欲計算步行距離之節點，利用其地理座標以該點為中心，

畫出四周各500 公尺(最長步行距離限制值)之正方形區域，再擷取 正方形區域內的各節點，納入最短路徑分析集合。

圖3.3 最短路徑分析集合篩選 2. 實際路網步行距離計算

依據前一步驟確定各起迄點間之最短路徑分析集合後，以實際 之道路路網進行最短路徑分析作業。本研究透過Dijkstra 演算法進 行最短路徑距離計算，依據起迄點之特性可區分為1.重要地標至重 要地標、2.重要地標至站牌和 3.站牌至站牌步三種節線。當取得重 要地標對重要地標之最短距離，即可以判斷兩重要地標是否滿足最 長步行距離限制；當取得重要地標至站牌的最短距離，系統將可以 藉此找出到達車站的距離；當取得站牌至站牌之最短距離，系統除 了可判斷起迄點間是否滿足最長步行距離限制外，也可以找出起迄 點到達上下車站所需的距離、或者找出當路線轉乘時，兩轉乘站間 的步行距離。

3. 產生轉乘可行參照表

經由前步驟完成求取場站至場站步行距離計算，即可知步行範圍內

轉乘可行與成 本參照資料表 z 地標對地標 z 場站對場站 z 地標對場站

500 公尺

地標資料表

場站資料表

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的相鄰兩場站，如果所屬路線不同則代表可以經由這相鄰場站進行轉 乘，因此將資料分離出來就可以得到路線對路線的一次轉乘可行參照 表，透過這參照表可輕易得知路線間是否可以進行一次轉乘。為了到達 目的地旅客有時必須進行二次轉乘，二次轉乘即是起點路線與迄點路線 間必須透過第三條路線銜接進行二次轉乘，因此可將一次轉乘參照表的 紀錄自行橫向連接起來而得到二次轉乘可行參照表，如圖3.4 所示，一次 轉乘可行參照表 A 透過 ToRoute 欄位與一次轉乘可行參照表 B 的 FromRoute 欄位，交叉結合而成二次轉乘可行參照表，所謂結合乃是用共 通的欄位為仲介，然後讓多個資料表結合起來，以建立出一個新資料表 的運算。結合後所產生的二次轉乘可行參照表需再進行修正，刪除冗餘 的二次轉乘路線的紀錄，也就是扣除直達或者一次轉乘路線的路線組 合，如圖3.4 二次轉乘可行參照表中，由於起點路線 RouteA 與迄點路線 RouteA 相同，卻透過第三條線 RouteR 進行轉乘，因此可刪除這筆紀錄；

此外起點 RouteA 與迄點 RouteB，由一次轉乘可行參照表得知兩條路線 可一次轉乘，無需透過第三條RouteX 銜接，因此也可以刪除這筆紀錄。

RouteA RouteD

RouteC RouteB

RouteB RouteA

…

…

To Route From

Route

RouteA RouteD

RouteC RouteB

RouteB RouteA

…

…

To Route From

Route

RouteA RouteR

RouteA

RouteX RouteA RouteB Third Route

RouteB RouteD

RouteC RouteA

RouteB RouteA

Second Route First

Route

RouteA RouteR

RouteA

RouteX RouteA RouteB Third Route

RouteB RouteD

RouteC RouteA

RouteB RouteA

Second Route First

Route RouteA RouteD

RouteC RouteB

RouteB RouteA

… ..

To Route From

Route

RouteA RouteD

RouteC RouteB

RouteB RouteA

… ..

To Route From

Route

一次轉乘可行參照表A 一次轉乘可行參照表B

二次轉乘可行參照表

圖3.4 二次轉乘可行參照表的建置