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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 朱致遠(James C. Chu) | |
| dc.contributor.author | Cheng-Wei Li | en |
| dc.contributor.author | 李承威 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2022-11-23T09:17:07Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-28 | |
| dc.date.available | 2022-11-23T09:17:07Z | - |
| dc.date.copyright | 2021-11-09 | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021-07-28 | |
| dc.identifier.citation | Aghaei, J., Amjady, N., Shayanfar, H. A. (2011). Multi-objective electricity market clearing considering dynamic security by lexicographic optimization and augmented epsilon constraint method. Applied Soft Computing, 11, 3846–3858. Amiripour, S. M. M., Mohaymany, A. S., Ceder, A. A. (2015). Optimal modification of urban bus network routes using a genetic algorithm. Journal of Transportation Engineering, 141(3). Balinski, M. L., Quandt, R. E. (1964). On an integer program for a delivery problem. Operations Research, 12(2), 300–304. Blum, J. J., Mathew, T. V. (2012). Implications of the computational complexity of transit route network redesign for metaheuristic optimisation systems. IET Intelligent Transport Systems, 6(2), 124–131. Ceder, A., Wilson, N. H. M. (1986). Bus network design. Transportation Research Part B: Methodological, 20B(4), 331–344. Ceder, A. (2001). Operational objective functions in designing public transport routes. Journal of Advanced Transportation, 35(2), 125–144. Chu, J. C. (2018). Mixed-integer programming model and branch-and-price-and-cut algorithm for urban bus network design and timetabling. Transportation Research Part B: Methodological, 108, 188–216. Chua, T. A. (1984). The planning of urban bus routes and frequencies: A survey. Transportation, 12(2), 147–172. Cohon, J. L. (1978). Multiobjective programming and planning. New York: Academic Press. Diwekar, U. (2003). Introduction to applied optimization. Springer Science and Business Media. Du, Y., Xie, L., Liu, J., Wang, Y., Xu, Y., Wang, S. (2014). Multi-objective optimization of reverse osmosis networks by lexicographic optimization and augmented epsilon constraint method. Desalination, 333, 66–81. Fan, W. D., Machemehl, R. B. (2011). Bi-level optimization model for public transportation network redesign problem. Transportation Research Record, 2263, 151–162. Farahani, R. Z., Miandoabchi, E., Szeto, W. Y., Rashidi, H. (2013). A review of urban transportation network design problems. European Journal of Operational Research, 229(2), 281–302. Guihaire V., Hao, J. K. (2008). Transit network design and scheduling: A global review. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42(10), 1251-1273. Haimes, Y. Y., Lasdon, L. S., Wismer, D. A. (1971). On a bicriterion formulation of the problems of integrated system identification and system optimization. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1, 296–297. Hwe, S. K., Cheung, R. K., Wan, Y. (2006). Merging bus routes in Hong Kong’s central business district: analysis and models. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 40, 918–935. Ibarra-Rojas, O. J., Giesen, R., Rios-Solis, Y. A. (2014). An integrated approach for timetabling and vehicle scheduling problems to analyze the trade-off between level of service and operating costs of transit networks. Transportation Research Part B: Methodological, 70, 35-46. Ibarra-Rojas, O. J., Delgado, F., Giesen, R., Muñoz, J. C. (2015). Planning, operation, and control of bus transport systems: A literature review. Transportation Research Part B: Methodological, 77, 38-75. Kepaptsoglou, K., Karlaftis, M. (2009). Transit route network design problem: review. Journal of Transportation Engineering, 135, 491–505. Mandl, C. E. (1979). Applied network optimization. London: Academic Press. Mavrotas, G. (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in Multi-Objective Mathematical Programming problems. Applied Mathematics and Computation, 213(2), 455-465. Miettinen, K. (1999). Nonlinear multi-objective optimization. Springer Science and Business Media. Nezhad, A. E., Javadi, M. S., Rahimi, E. (2014). Applying augmented ε-constraint approach and lexicographic optimization to solve multi-objective hydrothermal generation scheduling considering the impacts of pumped-storage units. Electrical Power and Energy Systems, 55, 195–204. Rangaiah, G. P. (2009). Multi-objective optimization techniques and applications in chemical engineering. World Scientific. Suman, H. K., Bolia, N. B. (2019). Improvement in direct bus services through route planning. Transport Policy, 81, 263–274. Toth, P., Vigo, D. (2015). The vehicle routing problem. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics. | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/79928 | - |
| dc.description.abstract | 臨時性公車路網調整問題是公車規劃與營運中相當重要的課題，係指公車營運在面臨特殊事件或活動，如工程施工所造成的道路封閉、大型活動的交通管制措施等，導致部分路段受影響，而無法使原有公車路線正常營運下，規劃者於事前規劃所進行的臨時性路網調整，並將調整路線事先公告讓民眾知道，最後於事件或活動結束後恢復原狀，目的是降低業者的營運衝擊，及維持乘客原有的服務水準，減少雙方因路網調整所帶來的影響。然而，過去做法經常以人為方式憑藉主觀經驗處理，缺乏一套有系統的規劃標準，且無同時考量路網調整前後的關係與變動，以及對既有乘客的影響，常造成資源的浪費與既有乘客的流失。 針對上述問題，本研究建構一多目標混合整數線性規劃模式，求解兩個相互衝突的目標式，分別為最大化路網相似度與最小化標準化後旅行時間，達到同時兼顧路網調整前後的變動與既有乘客的影響，又能考量乘客服務水準的路網調整方案。模式中使用集合分割法改寫，增加問題求解的效率，同時採用增強型ε-限制式法，求解所建構模式的Pareto最佳解，用以改善過去研究的目標式單位不一致、權重訂定，以及不同目標間權衡取捨等問題。 為評估本模式的路網改善成效，本研究藉由測試案例驗證模式的合理性與有效性，以及透過情境案例分析，探討不同封閉路段位置與不同公車路線數目對於路網調整之影響。結果顯示本模式的調整結果合理且效果良好，並可依決策者對於不同目標函數間的權衡取捨，找出最滿意的調整方案。相關研究成果，可供規劃者在臨時性公車路網調整上的建議。 | zh_TW |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2022-11-23T09:17:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-2707202115564800.pdf: 6768066 bytes, checksum: 7bb00a23691bc7ef6c9ba9d89afacede (MD5) Previous issue date: 2021 | en |
| dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書 i 誌謝 ii 中文摘要 iii ABSTRACT iv 目錄 vi 圖目錄 ix 表目錄 xiii 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究流程 3 第二章 文獻回顧 6 2.1 公車路網調整相關文獻 6 2.2 多目標規劃法 9 2.3 小結 12 第三章 研究方法 14 3.1 問題描述與假設 14 3.1.1 問題描述 14 3.1.2 問題假設 14 3.2 多目標混合整數線性規劃模式 15 3.2.1 符號定義 15 3.2.2 目標式 17 3.2.3 公車服務路線限制式 19 3.2.4 節點連通性限制式 20 3.2.5 乘客移動路徑限制式 21 3.2.6 消除子迴圈限制式 23 3.2.7 路網相似度限制式 24 3.2.8 變數定義限制式 26 3.2.9 非線性轉換線性數學模式之限制式 26 3.3 集合分割法 28 3.4 增強型ε-限制式法 31 第四章 案例測試與分析 37 4.1 測試案例 37 4.2 測試案例結果 40 4.3 情境案例設計 51 4.3.1 不同封閉路段位置之情境案例 51 4.3.2 不同封閉路段位置之求解結果 54 4.3.2.1 情境1A 54 4.3.2.2 情境1B 58 4.3.2.3 情境1C 61 4.3.2.4 情境1D 65 4.3.2.5 不同封閉路段位置之討論 70 4.3.3 不同公車路線數目之情境案例 71 4.3.4 不同公車路線數目之求解結果 72 4.3.4.1 情境2A 72 4.3.4.2 情境2B 76 4.3.4.3 不同公車路線數目之討論 81 4.4 大型路網測試 82 第五章 結論與建議 93 5.1 結論 93 5.2 建議 94 參考文獻 95 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 增強型ε-限制式法 | zh_TW |
| dc.subject | 公車路網調整 | zh_TW |
| dc.subject | 多目標混合整數線性規劃模式 | zh_TW |
| dc.subject | 路網相似度 | zh_TW |
| dc.subject | 旅行時間 | zh_TW |
| dc.subject | 集合分割法 | zh_TW |
| dc.subject | bus network adjustment | en |
| dc.subject | augmented ε-constraint method | en |
| dc.subject | set-partitioning formulation | en |
| dc.subject | travel time | en |
| dc.subject | bus network similarity | en |
| dc.subject | multi-objective mixed integer linear programming model | en |
| dc.title | 臨時性公車路網調整最佳化之研究 | zh_TW |
| dc.title | Optimization of Temporary Bus Network Adjustment | en |
| dc.date.schoolyear | 109-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 湯慶輝(Hsin-Tsai Liu),陳正杰(Chih-Yang Tseng) | |
| dc.subject.keyword | 公車路網調整,多目標混合整數線性規劃模式,路網相似度,旅行時間,集合分割法,增強型ε-限制式法, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | bus network adjustment,multi-objective mixed integer linear programming model,bus network similarity,travel time,set-partitioning formulation,augmented ε-constraint method, | en |
| dc.relation.page | 97 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202101810 | |
| dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | |
| dc.date.accepted | 2021-07-29 | |
| dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 土木工程學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 土木工程學系 | |
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