近年來ITS的發展與應用可提供旅行者路徑導引之功能，主要目標在提供用路人適當的即時資訊，導引用路人避開壅塞路段以縮短旅行時間，經由相關文獻回顧得知路徑導引策略可透過不同準則進行路徑導引規劃，其中大部份是以最短路徑或最短旅行時間方式從交通管理者觀點規劃用路人之導引路徑，卻忽略用路者之決策行為因素。近來姜禹辰已成功示範了結合以馬可夫鏈構建用路人路徑變換行為之動態規畫模式，本研究續其成果，但以不同方式構建並分析機率型動態規劃適合應用在包含駕駛者路徑選擇行為之動態路徑導引。
  本研究動態導引過程中考慮了用路人的途中路徑選擇行為，定義為逐點動態決策行為，利用變換機率構建代表逐點動態決策行為可能出象，構建結合路徑變換機率之動態規劃問題，以求解用路人最佳期望動態路徑導引。本研究探討資訊影響下途中逐點動態決策行為，包括駕駛者透過車外VMS或車內導航系統所提供的路徑導引資訊所形成之連續地(動態)路徑決策(變換)行為，並利用無異帶的觀念構建逐點動態決策行為。
  本研究採用歷史O-D資料利用DynaTAIWAN進行整體路網模擬，再選取兩地區(台北、台中)樣本透過特殊設計之問卷觀察與蒐集駕駛者連續行程之逐點動態行為記錄並校估參數構建路徑變換模式，且校估台北地區車外系統(個人化、一般化)、台北地區車內系統、台中地區車外系統(個人化、一般化)、台中地區車內系統等模式，如此可利用其模式結果進行計算個別駕駛者路徑在接受行程即時交通資訊下之變換機率。
  本研究並將研究路網範圍中所有可行之路徑，以擴展樹的概念定義階段及狀態構成多階段之動態規劃路網，每個階段的成本函數將駕駛者在每一個決策點行為機率以及對應節省時間乘積之加權後的成本函數，最後利用動態規劃之逆溯遞迴(backward recursion)方式進行計算求解駕駛者以行為機率為加權的即時動態期望最短路徑。
  本研究成功的利用駕駛者逐點動態變換行為機率，結合動態規劃方式求算駕駛者最佳期望路徑為動態導引之基礎，經由兩地區(台北、台中)兩資訊系統(車內、車外)分別求解出2條期望動態導引路徑，有別於傳統方式求解之單一最短路徑。此結果可提示針對不同族群的人會有不同建議路徑的產生，亦即分眾式導引的效果。

Dynamic programming (DP) determines the optimum solution to an n-variable problem by decomposing it into n stages with each stage constituting a single variable problem. This technique can be easily constructed to solve a shortest-path problem. If stochastic nature of problem is concerned, probabilistic dynamic programming can be applied in that the states and the returns at each stage are probabilistic. In this thesis, a route guidance problem is solved as finding a dynamic shortest route in a time dependent probabilistic programming problem.  Under this formulation, route choice probability is introduced at each consecutive decision node (stage of diversion). The series of choices over entire trip can be defined as node-to-node dynamic route choice behavior.
The node-to-node dynamic route choice behavior is of the most interest to study the individual driver’s route choices under the influence of the route guidance information where individual driver makes consecutive route switch decisions along with the traveling route.  This particular issue has been successfully modeled with various forms and extensions under the notion of the “Indifference Bands” applied with Probit model specifications by Tong and his students at Tamkang University in recent years.  The probability of “swithching” or “route choice” at each decision node along the route, reflecting the compliance outcome to the routing diversion via either in-vehicle devices or road side VMS, can therefore be estimated under these model specifications.
This thesis applies a newly developed network simulation program, DynaTAIWAN, for generation time dependent system performance indices over the selected study area (e.g., link travel time) with the embedded dynamic route assignment procedure.  A complimented survey with rolling-plane feature was designed to perform controlled experiments where selected sample of travelers were selected to perform routing decision over trips for simulated scenarios under either In-Vehicle guidance or VMS environment.
Choice models were calibrated and probabilistic dynamic programming formulated accordingly.  Expected optimum route was then solved for each individual sample traveler respectively.  The results have demonstrated the possibility of various routing suggestions across individual driver departing at the same space-time slot, which suggested the development of the diversified dynamic route guidance based on the current modeling treatments and findings.  The analysis of aggregate behavior over entire network can be encouraged in the future.

目 錄
中文摘要
英文摘要
誌  謝
目  錄	I
圖目錄	III
表目錄	V
第一章 緒論	1
1.1 研究背景與動機	1
1.2 研究動機與目的	3
1.3 研究流程	4
1.4 論文章節架構	6
第二章 文獻回顧	7
2.1 路徑導引策略回顧	7
2.1.1 靜態路徑導引	7
2.1.2 準動態路徑導引	7
2.1.3 動態路徑導引	8
2.2 駕駛者旅運行為之研究	14
2.2.1 交通資訊影響下駕駛者行為	14
2.2.2 逐點動態決策行為	17
2.3 小結	19
第三章 研究方法	20
3.1 動態規劃法	20
3.2 構建逐點動態路徑變換行為模式(Probit Model)	24
3.3 模擬平台與情境問卷	27
第四章 調查與分析	34
4.1 問卷設計與調查	34
4.1.1 調查目的	34
4.1.2 調查地點、對象與方法	34
4.1.3 調查內容	35
4.1.4 調查設定	46
4.2 問卷調查資料與結果初步分析	48
4.3 駕駛者基本特性對模擬問卷情境反應	59
4.3.1 兩地區樣本車外資訊影響下連續決策行為之因子分析	59
第五章 逐點動態路徑變換模式構建	67
5.1 逐點路徑選擇行為模式架構	67
5.2 路徑選擇行為模式於本研究之應用	70
5.2.1 兩地區樣本車外資訊影響下連續決策行為模式構建與校估	72
5.2.2 兩地區樣本車內資訊影響下連續決策行為模式構建與校估	83
5.2.3 兩地區樣本模式校估果對照分析	89
第六章 動態路徑導引之構建及求解	91
6.1 動態規劃模式構建	91
6.2 動態規劃模式求解	95
6.3計算範例與結果分析	95
6.4 小結	115
第七章 結論與建議	116
7.1 結論	117
7.2 建議	119
參考文獻	120
附錄一 汽車駕駛者路徑變換（選擇）行為調查問卷	124
附錄二 台北地區車外系統動態路徑導引狀態表	175
附錄三 台中地區車內系統動態路徑導引狀態表	176
附錄四 台中地區車外系統動態路徑導引狀態表	177

圖目錄
圖1.1-1 駕駛者動態路徑行為架構	2
圖1.3-1 研究流程圖	5
圖3.1-1 實際路網形成連續決策圖	21
圖3.1-2 多路段之動態規劃路網圖	21
圖3.1-3 動態規劃遞迴關係基本結構圖	22
圖3.3-1 DynaTAIWAN系統模擬圖	28
圖3.3-2 模式運作流程圖	32
圖4.1-1 台北到台中之高速公路及其替代道路規劃路網示意圖	38
圖4.1-2 A資訊之顯示方式示意圖	39
圖4.1-3 路徑之決策行為示意圖	39
圖4.1-4 B資訊之顯示方式示意圖	40
圖4.1-5 C資訊之顯示方式示意圖	40
圖4.1-6 台北到台中各決策點時間圖	44
圖4.1-7 台中到台北各決策點時間圖	45
圖5.2-1 逐點變換與不變換機率推算流程圖	75
圖6.1-1 台北-台中全程之多階段動態規劃路網圖	93
圖6.1-2 台中-台北全程之多階段動態規劃路網圖	94
圖6.1-3 駕駛者編號2之最短路徑圖	100
圖6.1-4 駕駛者編號2之期望動態導引路徑圖	105
圖6.1-5 駕駛者編號2之原先路徑選擇圖	106
圖6.1-6 駕駛者編號11之最短路徑圖	106
圖6.1-7 駕駛者編號11之期望動態路徑導引圖	106
圖6.1-8 駕駛者編號11之原先路徑選擇圖	107
圖6.1-9 駕駛者編號5之最短路徑圖	107
圖6.1-10 駕駛者編號5之期望動態路徑導引圖	107
圖6.1-11 駕駛者編號11之原先路徑選擇圖	108
圖6.1-12 駕駛者編號24之最短路徑圖	108
圖6.1-13 駕駛者編號24之期望動態路徑導引圖	108
圖6.1-14 駕駛者編號24之原先路徑選擇圖	109
圖6.1-15 台北地區車內系統之期望動態導引路徑1圖	111
圖6.1-16 台北地區車內系統之期望動態導引路徑2圖	111
圖6.1-17 台北地區車外系統之期望動態導引路徑1圖	111
圖6.1-18 台北地區車外系統之期望動態導引路徑2圖	111
圖6.1-19 台中地區車內系統之期望動態導引路徑1圖	112
圖6.1-20 台中地區車內系統之期望動態導引路徑2圖	112
圖6.1-21 台中地區車外系統之期望動態導引路徑1圖	112
圖6.1-22 台中地區車外系統之期望動態導引路徑2圖	113
 
表目錄
表1.4-1 論文章節架構表	6
表2.1-1 路徑導引策略文獻彙整表	13
表2.2-1 交通資訊影響下之駕駛者行為文獻彙整表	16
表2.2-2 系列研究彙整表	18
表4.1-1 VMS設置位置及型式表	36
表4.1-2 事件位置表	37
表4.1-3 調查方案表	46
表4.1-4 調查員負責樣本編號表	47
表4.1-5 問卷樣本組成表	47
表4.2-1 問卷回收狀況表	48
表4.2-2 樣本社經特性分佈比例表	49
表4.2-3 駕駛者行為特性分佈比例表	51
表4.2-4 駕駛者對交通路況反應行為分佈比例表	53
表4.2-5 車外系統之基本認知分佈比例表	54
表4.2-6 車內系統之基本認知分佈比例表	54
表4.2-7 整體交通路網認知表	55
表4.2-8 個別路線認知表	56
表4.2-9 個別路線行駛經驗表	57
表4.2-10 台北地區駕駛者對車外及車內系統之決策分布比例表	58
表4.2-11 台中地區駕駛者對車外及車內系統之決策分布比例表	58
表4.3-1 台北地區車外系統之KMO與Bartlett檢定表	59
表4.3-2 解說總變量表	60
表4.3-3 轉軸後的成分矩陣表	60
表4.3-4 ANOVA表	61
表4.3-5 資訊形式之相關係數矩陣表	62
表4.3-6 位置屬性之相關係數矩陣表	62
表4.3-7 台中地區車外系統之KMO與Bartlett檢定表	63
表4.3-8 解說總變量表	63
表4.3-9 轉軸後的成份矩陣表	64
表4.3-10 ANOVA表	65
表4.3-11 台中地區車外系統資訊相關矩陣表	65
表4.3-12 台中地區車外系統決策點位置相關矩陣表	66
表5.2-1 駕駛者之路徑決策效用函數	73
表5.2-2 路徑決策效用函數模式變數定義表	73
表5.2-3 路徑決策效用函數模式校估結果意涵表	74
表5.2-4 參數符號意義表	77
表5.2-5 台北車外系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	77
表5.2-6 台北車外系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	78
表5.2-7 台中車外系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	80
表5.2-8 台中車外系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	81
表5.2-9 台北車內系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	84
表5.2-10 台北車內系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	85
表5.2-11 台中車內系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	86
表5.2-12 台中車內系統路徑決策效用函數模式之參數校估結果彙整表	87
表5.2-13 兩地區樣本模式校估結果對照表	89
表6.1-1 全程行駛建議路徑之路徑變換機率及報酬函數矩陣表	96
表6.1-2 期望動態導引路徑之路徑變換機率及報酬函數矩陣表	101
表6.1-3 台北地區車內系統動態路徑導引狀態表	110
表6.1-4 兩地區(台北、台中)兩資訊系統(車內、車外)動態導引求解彙整表	114

參考文獻
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