輕軌運輸系統相較於其他軌道運輸系統而言，具有造價成本低、施工期短、路權選用彈性高之特性，其運量亦可達中運量水準，因此已紛紛成為我國各縣市政府推動捷運建設的另一替選方案。目前國內尚無輕軌運輸系統的實際營運經驗，多數文獻偏重於平面輕軌優先號誌課題之探討。因此本研究之模擬模式，除考量平面交叉路口特性之外，亦考量不同路權之影響，探討延誤產生時，如何因應延滯情境而啟動營運策略，維持服務品質。
本研究以多重代理人為基礎，依照系統功能性與服務對象劃分出列車、車站、路口與區域路權等四種代理人，其功能分別為：列車運行控制、判斷車站之停等時間、判斷優先號誌啟動與否、監督管理範圍內之代理人與判斷調度策略啟動與否。未來整體系統架構係假設輕軌車輛為鋼輪鋼軌系統，以GPS為車輛定位系統、並具備車載通訊設備與軌旁定位設施，列車運行為移動閉塞制；車站則分為一般車站與轉運站；優先號誌則以絕對優先為主，於情境分析時加入條件優先；營運策略則有站間趕點與縮短班距。
模擬範圍為淡海輕軌運輸系統之第一期規劃路網，共有兩條路線(分岔路線)，包含A與B型兩種路權。在情境分析部分，以車站延誤時間、路口優先號誌策略及門檻值為變數，比較有無營運策略之差異。根據情境分析的模擬結果發現，若採用站間趕點策略，系統延滯時間與車站延誤時間、門檻值呈正向關係；若採用縮短班距策略，當縮短後的班距越小，系統延滯時間則越大。整體而言，班距密度、車站延誤時間、門檻值與系統延滯時間多數呈正向關係。

Comparing with other rail transit systems, LRT (Light Rail Transit) has become a better alternative to construct MRT in Taiwan because of its advantages such as low cost, short period of construction, flexibility of ROW (Right of Way) and similar capacity with a medium-capacity transit system. So far there is no LRT in operation in Taiwan and most of research studies are full of discussions surrounding the signal priority for LRT at intersections. Therefore, the proposed simulation model in this study aims at providing better LRT operation strategies to ensure service quality in case of delay occurrences for scenarios with signal priority conditions and different types of ROW.
According to system functions and objects to be served, four types of agent including trains, stations, intersections and regions are classified based on multi-agent system. The functions are used to control train movement, determine waiting time at stations, give signal priority and implement operation strategies with concerned agents. The proposed LRT technical system architecture consists of wheel-rail rolling stock , GPS-based on board equipment, communication network among train, control canter and track-side facilities. Moving Automatic-blocking System (MAS) is also assumed as the train control system. Stations are classified into general stations and transfer stations. An absolute priority-based signal strategy will be used in this study, while partial signal priority strategy is only used in scenario analysis. Two types of operation strategy are recommended: one is to speed up to reduce running time and the other is to shorten headway.
Tamhai LRT Lines are taken as a case study. Two lines and two types of ROW are chosen in the simulation scenarios. Variables of scenario analysis include delay time at stations, signal priority strategies and thresholds of train dispatching. According to the results of simulations, total system delay has positive relationship with delay time at stations and thresholds of train dispatching if the operation strategy to speed up is used. However, total system delay has negative relationship with delay time at stations if the operation strategy to shorten headway is used. As a whole, total system delay has positive relationship with delay time at stations, thresholds of train dispatching and density of headway that can be shown in most of results of scenario analysis.

目錄
目錄	I
圖目錄	IV
表目錄	VII
第1章	緒論	1
1.1 研究背景與動機	1
1.2 研究目的	2
1.3 研究範圍與限制	3
1.4 研究流程	3
第2章	文獻回顧	7
2.1 輕軌運輸系統	8
2.1.1 輕軌運輸之定義	8
2.1.2 營運與技術特性	9
2.1.3 輕軌行車控制	17
2.2 輕軌號誌控制	19
2.2.1 相關控制設備	19
2.2.2 優先號誌種類	20
2.3 列車運行模式	26
2.4 列車調度	28
2.4.1 捷運系統	28
2.4.2 高鐵系統	30
2.5 文獻小結	31
第3章	研究方法	38
3.1 多重代理人介紹	38
3.2 相關文獻介紹	44
3.2.1 公路運輸	44
3.2.2 軌道運輸	45
3.3 方法小結	46
第4章	模式建構	48
4.1 系統組成	48
4.2 列車代理人	50
4.2.1 跟車規則	52
4.2.2 停車規則	54
4.3 車站代理人	56
4.4 路口代理人	58
4.4.1 優先號誌控制流程	59
4.4.2 輕軌清道時間計算	62
4.4.3 最大與最小綠燈設計	66
4.5 區域路權代理人	67
4.6 資訊交換與協調機制	69
4.6.1 同一屬性代理人	69
4.6.2 不同屬性代理人	71
第5章	實證分析	79
5.1 程式確認	79
5.2 實證對象概述	81
5.3 相關參數說明	83
5.4 模式驗證	87
5.5 情境分析	92
5.5.1 情境1	93
5.5.2 情境2	101
5.5.3 情境3	110
5.5.4 情境4	120
5.6 小結	127
第6章	結論與建議	128
6.1 結論	128
6.2 建議	131
參考文獻	132
附錄A-程式驗證-極限班距測試	139
附錄B-情境1之運行圖	142
附錄C-情境2之運行圖	147
附錄D-情境3之運行圖	149
附錄E-情境4之運行圖	154
附錄F-情境3之平均站間旅行時間	158

 
圖目錄
圖 1.1  延滯擴散示意圖	2
圖 1.2  研究架構圖	6
圖 2.1  營運議題分類	7
圖 2.2  車上號誌系統	16
圖 2.3  路側號誌	16
圖 3.1  審議型BDI模式代理人	40
圖 3.2  反應型代理人	41
圖 3.3  綜合型代理人	42
圖 3.4  集中式架構	43
圖 3.5  分散式架構	43
圖 3.6  混合式架構	43
圖 4.1  系統組成圖	48
圖 4.2  代理人資訊交流與融合之分層示意圖	49
圖 4.3  列車代理人資料處理程序	51
圖 4.4  跟車判斷(1)	52
圖 4.5  跟車判斷(2)	53
圖 4.6  跟車判斷(3)	53
圖 4.7  停車判斷(1)	54
圖 4.8  停車判斷(2)	55
圖 4.9  車站代理人資料處理程序	57
圖 4.10 路口代理人資料處理操作程序	59
圖 4.11 絕對優先號誌週期變化	59
圖 4.12 絕對優先控制程序	60
圖 4.13 條件優先之延長綠燈週期變化	61
圖 4.14 條件優先之中斷紅燈週期變化	61
圖 4.15 條件優先控制程序	61
圖 4.16 時相與號誌變化示意圖(一)	65
圖 4.17 時相與號誌變化示意圖(二)	65
圖 4.18 時相與號誌變化示意圖(三)	65
圖 4.19 時相與號誌變化示意圖(四)	66
圖 4.20 列車代理人資訊交換過程序	69
圖 4.21 區域代理人資訊交換程序	70
圖 4.22 列車代理人與車站代理人資訊交換程序	71
圖 4.23 列車代理人、路口代理人與區域路權代理人資訊交換程序(1)	72
圖 4.24列車代理人、路口代理人與區域路權代理人資訊交換程序(2)	73
圖 4.25 列車代理人與區域路權代理人資訊交換程序	76
圖 4.26 車站代理人與區域路權代理人資訊交換程序	77
圖 4.27 代理人網絡關係圖	78
圖 5.1  班距90秒運行圖	79
圖 5.2  班距40秒運行圖	80
圖 5.3  班距30秒運行圖	80
圖 5.4  淡海輕軌路線圖	82
圖 5.5  整體路網簡圖	83
圖 5.6  實際值計算範例	88
圖 5.7  旅行時間比較	88
圖 5.8  模式驗證流程	89
圖 5.9  站間趕點策略之情境架構	92
圖 5.10 縮短班距策略之情境架構	93
圖 5.11 情境1-延誤30秒運行圖(門檻值60秒)	94
圖 5.12 情境1-延誤60秒運行圖(門檻值60秒)	94
圖 5.13 情境1-延誤90秒運行圖(門檻值60秒)	95
圖 5.14 情境1-延誤120秒運行圖(門檻值60秒)	95
圖 5.15 情境1-總延滯時間-綠1線	96
圖 5.16 情境1-總延滯時間-綠2線	97
圖 5.17 情境1-平均總旅行時間-綠1線	98
圖 5.18 情境1平均總旅行時間-綠2線	99
圖 5.19 情境1-平均站間旅行時間-綠1線-延誤120秒	100
圖 5.20 情境1-平均站間旅行時間-綠2線-延誤120秒	100
圖 5.21 情境2之路口位置圖	101
圖 5.22 情境2之1-A路口簡圖	102
圖 5.23 情境2-無策略	102
圖 5.24 情境2-門檻值60秒	103
圖 5.25 情境2-門檻值90秒	103
圖 5.26 情境2-門檻值120秒	104
圖 5.27 情境2-總延滯時間	105
圖 5.28 情境2-平均總旅行時間	106
圖 5.29 情境2-平均站間旅行時間-綠1線	107
圖 5.30 情境2-平均站間旅行時間-綠2線	109
圖 5.31 情境3-延誤30秒-門檻值60秒	110
圖 5.32 情境3-延誤60秒-門檻值60秒	111
圖 5.33 情境3-延誤90秒-門檻值60秒	111
圖 5.34 情境3-延誤120秒-門檻值60秒	112
圖 5.35 情境3-總延滯時間-綠1線	113
圖 5.36 情境3-總延滯時間-綠2線	114
圖 5.37 情境3-平均總旅行時間-綠1線	115
圖 5.38 情境3-平均總旅行時間-綠2線	116
圖 5.39 情境3-平均站間旅行時間-綠1線-延誤120秒	118
圖 5.40 情境3-平均站間旅行時間-綠2線-延誤120秒	119
圖 5.41 情境4-縮短班距150秒	120
圖 5.42 情境4-縮短班距120秒	121
圖 5.43 情境4-縮短班距90秒	121
圖 5.44 情境4-總延滯時間-綠1線	122
圖 5.45 情境4-總延滯時間-綠2線	123
圖 5.46 情境4-平均總旅行時間-綠1線	124
圖 5.47 情境4-平均總旅行時間-綠2線	125
圖 5.48 情境4-平均站間旅行時間-延誤120秒-綠1線	126
圖 5.49 情境4-平均站間旅行時間-延誤120秒-綠2線	126
表目錄
表 2.1  廣島電鐵路線里程、行駛時間、班距表	10
表 2.2  列車運轉性能	15
表 2.3  輕軌燈號顯示方式	20
表 2.4  被動式優先控制策略	21
表 2.5  主動式優先控制策略	22
表 2.6  各國輕軌運輸系統整理	31
表 2.7  輕軌號誌控制策略	33
表 2.8  列車運行模式方法	35
表 2.9  列車調度	36
表 3.1  代理人方法相關文獻之彙整表	46
表 4.1  運動學基本公式	50
表 4.2  車站代理人規則庫	56
表 4.3  黃燈時間與速限關係表	63
表 4.4  全紅時間計算	63
表 4.5  「交通信号の手引」清道時間建議表	64
表 4.6  最小綠燈時間表	66
表 4.7  列車代理人決策程序與結果	70
表 4.8  列車代理人與車站代理人決策程序與結果	71
表 4.9  列車、路口與區域路權代理人決策程序與結果-絕對優先	73
表 4.10 列車、路口與區域路權代理人決策程序與結果-條件優先	74
表 4.11 列車代理人與區域路權代理人決策程序與結果	76
表 4.12 車站代理人與區域路權代理人決策程序與結果	77
表 5.1  速限資料	84
表 5.2  站間距離	84
表 5.3  號誌參數表(1)	85
表 5.4  號誌參數表(2)	85
表 5.5  列車營運與性能資料	86
表 5.6  輕軌電車與機動車輛煞車時間與煞車距離比較表	87
表 5.7  站間旅行時間驗證表	90
表 5.8  MAPE準則	91
表 5.9  情境1總延滯時間-綠1線	96
表 5.10 情境1總延滯時間--綠2線	97
表 5.11 情境1平均總旅行時間-綠1線	98
表 5.12 情境1平均總旅行時間-綠2線	99
表 5.13 情境2-總延滯時間	104
表 5.14 情境2-平均總旅行時間	105
表 5.15 情境2-平均站間旅行時間-綠1線	106
表 5.16 情境2-平均站間旅行時間-綠2線	108
表 5.17 情境3-總延滯時間-綠1線	113
表 5.18 情境3-總延滯時間-綠2線	114
表 5.19 情境3-平均總旅行時間-綠1線	115
表 5.20 情境3-平均總旅行時間-綠2線	116
表 5.21 情境3-平均站間旅行時間-綠1線	117
表 5.22 情境3-平均站間旅行時間-綠2線	118
表 5.23 情境4-總延滯時間-綠1線	122
表 5.24 情境4-總延滯時間-綠2線	123
表 5.25 情境4-平均總旅行時間-綠1線	124
表 5.26 情境4-平均總旅行時間-綠2線	125

一、中文文獻：
交通部 (1986) 。交通號誌規劃手冊。取自http://www.iot.gov.tw/ct.asp?xItem=4531&CtNode=1448
交通部 (2005) 。考察都市輕軌系統對交通環境之影響及其相關管理法令制度報告書。
交通部 (2010) 。交通工程手冊。取自http://www.motc.gov.tw/ch/home.jsp?id=740&parentpath=0,2,738&mcustomize=divpubreg_view.jsp&dataserno=372&aplistdn=ou=data,ou=divpubreg,ou=ap_root,o=motc,c=tw&toolsflag=Y&imgfolder=img/standard
交通部 (2011) 。輕軌系統建設及車輛技術標準規範。
交通部高速鐵路工程局 (2006) 。考察日本輕軌運輸系統設計施工與營運管理考察報告。
交通部高速鐵路工程局 (2011) 。淡水捷運延伸線綜合規畫暨環境影響評估報告書。
交通部運研所 (1998) 。歐洲都市輕軌運輸系統考察報告。
行政院 (2011) 。考察國外公車捷運系統規劃及營運機制報告書。
李仕勤 (2002) 。輕軌行經號誌化獨立路口號誌控制之研究 (未出版碩士論文) 。國立中央大學，桃園縣。
李治綱、陳朝輝、簡聰裕 (2002) 。捷運鐵路列車延滯事件發生後行車調度策略之模擬分析。運輸計畫，31 (2) ，299-321。
林昶禛 (2004) 。機車停等區對號誌化交叉路口的影響評估。中華技術，63。
林胤宏 (2000) 。輕軌運輸系統交通控制策略之模擬分析 (未出版碩士論文) 。國立臺灣大學，臺北市。
林胤宏 (2012) 。臺灣引進平面輕軌號誌設計配合之探討。捷運技術，46，37-44。
林琮欽 (2009) 。移動閉塞區間制下混合派翠網路應用於捷運列車運轉整理策略之模擬研究 (未出版碩士論文) 。淡江大學，新北市。
洪敏琛 (2010) 。 應用隨機派翠網路於臺鐵捷運化運轉整理之模擬研究 (未出版碩士論文) 。淡江大學，新北市。
高雄市政府捷運工程局 (2002) 。輕軌運輸系統之規劃、興建及營運的探討考察報告書。
張有恆 (2002) 。都市公共運輸 (2版) 。臺北市：華泰。
張恩輔 (2002) 。捷運系統運轉整理之模擬分析 (未出版碩士論文) 。國立成功大學，臺南市。
許添本等 (2000) 。VISSIM與NETSIM於國內應用的飽和流量驗證比較分析。中華民國運輸學會第十五屆學術論文研討會論文集 (頁97-106) ，中華民國運輸學會。
陳伶宜 (2008) 。智慧代理人於交通管理與控制之應用 (未出版碩士論文) ，國立成功大學，臺南市。
陳智淵 (2002) 。台北捷運系統列車運行動態模擬 (未出版碩士論文) 。國立台灣科技大學，臺北市。.
陳詩韻 (2004) 。軌道列車電能消耗極小化之速率最佳化模式 (未出版碩士論文) 國立成功大學，臺南市。
曾乙申 (2002) 。捷運與輕軌供電系統電腦化模擬 (上) —列車運行模擬。捷運技術，27，161-184。
黃哲旭 (1995) 。捷運鐵路列車模擬模式之研究 (未出版碩士論文) 。國立成功大學，臺南市。
黃範哲 (2001) 。高速鐵路系統運轉整理之研究 (未出版碩士論文) 。國立成功大學，臺南市。
臺北市政府捷運工程局 (2008) 。赴德國、法國考察歐洲城市輕軌運輸及輕軌系統之運用考察報告。
臺北市政府捷運工程局 (2008) 。歐亞城市輕軌運輸及軌道工程之規劃考察報告書。
臺北捷運公司 (2013) 。服務概況。取自http://www.trtc.com.tw/
謝言訢 (2006) 。台灣高速鐵路延滯應變班表之研究 (未出版碩士論文) 。國立成功大學，臺南市。
謝興盛 (2003) 。捷運列車延誤時班距調整模式之模擬分析-以台北捷運中、高運量系統為例 (未出版碩士論文) 。國立成功大學，臺南市。
蘇昭銘、黃佳龍、吳佩儒 (2000) 。輕軌運輸系統環境下之路口號誌設計分析。中華民國運輸學會第十五屆學術研討會
 
二、國外文獻：
日本財團法人交通工學研究會，交通信號の手引，第39 頁，平成十一年七月。
Brilon, W., Laubert, W., Priority for Public Transit in Germany,” Journal of Advance Transportation, Vol.28, No.3, pp.313-340, 1994.

Brooks, R.A., “A robust layered control system for a mobile robot,” IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol. 2, No.1, pp.14-23, 1986.
Chen, B., Cheng, H.H., “A Review of the Applications of Agent Technology in Traffic and Transportation Systems,” IEEE Intelligent Transportation Systems, Vo1.11. No.2, pp. 485-497, 2010.
Chen, R.S., Chen, D.K., Lin, S.Y., “ACTAM Cooperative Multi-Agent System Architecture for Urban Traffic Signal Control,” IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E88D (1), pp.119-126, 2005. 
Chin, K., Mundy, J., Thompson, T., “Control of the Light Rail Transit/traffic Conflict: an Update from Hong Kong, and Simulation Using the FLEXSYT program,” Traffic Engineering and Control, pp.65-71, 1992.
D’Ariano, A., Corman, F., Hansen, I.A., (2008), “Evaluating the performance of an advanced train dispatching system,” Infrastructure Systems and Services: Building Networks for a Brighter Future (INFRA), First International Conference on.
Franklin, S., Graesser, A., “Is it an Agent, or Just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents,” ECAI '96 Proceedings of the Workshop on Intelligent Agents III, Agent Theories, Architectures, and Languages, pp.21-35, 1996.
Hernandez, J.Z., Ossowski, S., Garcia-Serrano, A., “Multiagent architectures for intelligent traffic management systems,” Transportation Research Part C, Vol. 10. No.5, pp.473–506, 2002.
Mora, J., “A streetcar named Light Rail,” IEEE Spectrum, Vol. 28. No.2, pp54-56, 1991.
Jennings, N.R., Campos, J.R., “Towards a social-level characterisation of socially responsible agents,” IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 144. No.1, pp. 11-25, 1997.
Jennigs, N.R., Sycara, K., Wooldridge, M., “A Roadmap of Agent Research and Development,” Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Vol. 1. No. 1, pp. 7-38, 1998.
Johanna Tornquist, (2006), “Methods and Models for Optimization of Railways: A review of models and algorithms,” Computer-based decision support for railway traffic scheduling and dispatching, 5th Workshop on Algorithmic.
Katwijk, R., Koningsbruggen, P., “Coordination of traffic management instruments using agent technology,” Transportation Research Part C, Vol. 10. No. 5, pp. 455-471, 2002.

Kosonen, I., “Multi-agent fuzzy signal control based on real-time simulation,” Transportation Research Part C, Vol. 11. No. 5, pp. 389-403, 2003.

Korve, H., “Guidelines for Design of Light Rail Grade Crossings,” ITE Journal, Vol. 62. No.8, pp.25-27, 1992.
Lewis, C.D., (1982), Industrial and Business Forecasting Methods: A Practical Guide to Exponential Smoothing and Curve Fitting. London：Butterworth Scientific.
Li, K.P., Gao, Z.Y., “An improved equation model for the train movement,” Simulation Modelling Practice and Theory, Vol.15. No.9, pp.1156-1162, 2007.
Li, P., Nie, A., Jin, L., Wang, F., (2001, August) Study on Intelligent Train Dispatching. Paper presented at Intelligent Transportation Systems Conference Proceedings, Oakland, CA.
Lo, Steven K.C., “A collaborative multi-agent message transmission mechanism in intelligent transportation system – A smart freeway example,” Information Sciences, Vol. 184. No.1, pp. 246-265, 2012.
McGinley, F.J., Stolz, D.R., “Then Design of Tram Priority at Traffic Signals,” Journal of Advanced Transportation, Vol. 19. No.2, pp131-151, 1985.
Roess, R.P., Prassas, E.S., McShane, W.R., (2004). Traffic Engineering. Prentice-Hall. 
Russell, Stuart J., Norvig, P., (1995), Artificial Intelligence: A Modern Approach. Location: Prentice Hall.
Muir, R.S., (1989), “A British traffic signal control and detection system for LRV priority at signalled intersections,” Light Rapid Transit On-Street, IEE Colloquium on
Newell, A., “The knowledge level,” Artificial Intelligence, Vol. 18. No.1, pp. 82–127, 1982.
Overton D.T., (1989), “Traffic singal control of LRV's,” Light Rapid Transit On-Street, IEE Colloquium.
Saffer, H.G., Wright, T., “The development of LRT signal control techniques for the sheffield supertram system,” Road Traffic Monitoring and Control, pp.26-28, 1994.
Tighe, W.A., Patterson, L.A., “INTEGRATING LRT INTO FLEXIBLE TRAFFIC CONTROL SYSTEMS,” Light Rail Transit: System Design for Cost-Effectiveness, pp.213-220, 1985.
Vuchic, Vukan R. (1981). Urban Public Transportation: Systems and Technology. Prentice-Hall.
Wang, Zi.F., Ruan, L., Xiao,L., Zheng, Y., Dong, Y., (2011), “Distributed Train-Group Modeling and Simulation Based on Cellular Automaton and Multi-agent,” Third International Conference, AICI 2011, Proceedings, Part I, pp.146-154.
Wooldridge, M., Jennings, N.R., “Intelligent Agents: Theory and Practice,” Knowledge Engineering Review, Vol.10,No.2. Knowledge Engineering Review, Vol. 10, No. 2. (1995), pp. 115-152, 1995.
Grote, W., Yu, J.C., “Analysis of Light Rail Vehicle Clearance Time at Intersection,” Transportation Research Record, 1005, pp38-45, 1985.
Zhibin, J., Chao, X., “Multi-agent Delay Simulation Model in Mass Rail Transit System,” IEEE Transactions on intelligent transportation systems, Vol. 11, No. 2, pp.717-720, 2009.