回顧近年來實際環境中交通資訊的發布結果，發現路網出象往往非管理者與用路人所預期之狀態；因此本研究回溯到路徑資訊的來源(功能與策略)與用路人資訊遵循的路徑決策之競合關係，以賽局理論觀點探討管理者交通資訊的發布與用路人路徑決策的反應。因管理者是基於路網績效目標來發布交通資訊，但管理者該如何發布以達成其預期所想達成之理想狀況，乃有賴於用路人對交通管理資訊之認知與反應決策之集體效應，因而於此情況下衍生出所謂管理者與用路人(集體)間之互動賽局，即為本研究之雙參賽者賽局(Two-Player Game)形式。

本研究之工作內容主要可分為三部份，第一部份分別對交通管理者與用路人進行賽局前置分析調查，主要是為在進行動態模擬實驗前，清楚了解實驗中之代理管理者與實驗者(用路人)之基本行為特性與分別對交通資訊與交通管理策略之認知與態度而進行的前置作業，亦可稱之為控制實驗之先驗知識。第二部份則藉由逐日實驗觀察與紀錄以代理管理者發布的交通資訊與集體用路人之路徑決策結果，了解特定管理策略下用路人路徑決策演變情形。第三部份則藉由實驗所得之決策資料與結果以無意帶區間之概念構建個人路徑轉換行為，進一步了解用路人路徑決策行為是否受管理者發布資訊的策略目標或其他個人變因之影響。

藉由第一部分賽局前置分析可得目前交通單位亦期望以交通資訊作為一交通管理策略，改善路網狀態，且管理者在研擬交通管理策略時，是會考量用路人可能的路徑行為反應進而更動其管理策略；而用路人之路徑決策是會根據前次路網出象而反應，若前次路網出象不符合其預期狀態時，多數用路人是會質疑管理者所發布之交通資訊，進而不遵循管理者所提供之建議路徑；部分用路人即使路網符合其預期狀態，但不符合管理者預期狀態時，亦會對管理者產生質疑。故藉由賽局前置分析可知管理者與用路人彼此間是有賽局存在的。

而藉由第二部份逐日實驗結果可發現若管理者以交通資訊為其交通管理策略時，路網出象會不同於Bi-level之Stackelberg賽局假設，如路網出象未達成管理者預期之系統最佳化狀態；並藉由實驗亦發現於公布交通管理策略意涵時路網出象會較無公布時好；而實驗者於公布交通管理策略意涵之資訊遵循率較未公布管理策略意涵高。
此外，本研究藉由第三部分路徑轉換行為模式之構建，以管理者觀點了解用路人的路徑行為反應會受何種變因(誘因)影響，使其離開習慣路徑。結果顯示用路人於不同管理策略目標與不同資訊完全度時，路徑變換行為會受個人特性影響，包括個人賽局傾向；亦會受其個人累積經驗、近視屬性影響。

The 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 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 in recent years. However, this particular issue may be further investigated as game-like decisions of two perspectives: the game between road users (among whom makes individual route choice in response to traffic information) as an entity versus traffic management authority (who would distribute traffic and route guidance information to achieve its goal); and the game among road users (individual decision versus predicted others’ actions in response to traffic information).

This study focuses on the game between road users in response to traffic management strategies by authority. The experiment context includes two decision dimensions: day-to-day pre-trip route choice and en-route decisions with a period of ten consecutive working weeks (50 days) under various designated scenarios (sequences). As such, a three stage comprehensive controlled experiment has been conducted where selected subjects were selected to participate in a series of laboratory simulation as commuting drivers while the researcher as acting traffic management authority.

The tasks of this study are in two folds: the first to examine the explicit game where evolution of the individual’s (player’s) consecutive decision and associated playoffs along with aggregate system performance will be recorded and tested including the decision to decision dynamics and their final (convergence) state. The second task is to further modeling the disaggregate road user’s dynamic decision with embedded game concept in the notion of jointed indifference bands (specified as Probit model structure) such that the game elements will be treated as implicit attributes. 

The major findings of thesis are summarized in following:

1. The responses from pre-experiment survey confirmed the game-like interactions between traffic management authorities and experiment subjects in terms of general recognitions of intentions and actions of each part.

2. The network reaches approximate user equilibrium UE state after a period of time for providing guidance information based on either UE or SO strategies by the management. However, the result is close to theoretical values with mixed strategy.  These results demonstrate that using guidance information as traffic control measures to reach system optimum is unlikely, since it is not as forceful as normal traffic controls. However, a mixed strategy seems more promising.   

3. It also shows that while route guidance can be recognized as one of the control strategies by traffic control authorities, its effectiveness is quite different from other strategies in terms of enforcement. As such, bi-level problem formulation with Stackelberg game style accompanying general cases of treating upper level as system optimum for traffic control and lower lever as user equilibrium for route choice is not that promising for the context of this study.    

4. Two indifference band models (for partial information and full information) were successfully specified and calibrated with good associated statistical criteria.

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 研究目的 6
1.3 研究方法 8
1.4 研究內容與流程 10

第二章 文獻回顧	12
2.1 交通管理系統架構與策略 12
2.2 交通資訊對用路人的影響 21
2.3 賽局理論 24
2.3.1 賽局基本意涵 24
2.3.2 賽局組成要素 25
2.3.3 賽局的種類 25
2.4 策略賽局理論應用於路徑選擇 28
2.4.1 數學模型 28
2.4.2 實驗模擬 29
2.5 小結 34

第三章 研究架構與控制實驗 36
3.1 構建策略賽局架構 38
3.2 賽局前置分析 42
3.3 動態賽局模擬實驗 46
3.4 模式構建 55
3.4.1 直接性賽局 55
3.4.2 用路人動態路徑變換行為模式(Probit Model) 57

第四章 管理者實驗賽局前置調查與分析 62
4.1 問卷設計與調查 62
4.1.1 調查目的 62
4.1.2 問卷結構型式與內容 62
4.2 問卷調查資料與分析 67
4.2.1 調查結果與特性分析 69
4.2.2 管理策略目標 92
4.3 小結 94

第五章 用路人實驗賽局前置調查與分析 95
5.1 問卷設計與調查 95
5.1.1 調查目的 95
5.1.2 問卷結構型式與內容 95
5.2 問卷調查資料與分析 103
5.2.1 調查結果與特性分析 104
5.2.2 路徑導引資訊影響行為 106
5.2.3 用路人對管理者之賽局傾向 110
5.2.3.1 賽局初步傾向 110
5.2.3.2 進階賽局傾向之策略反應 112
5.3 小結 120

第六章 動態賽局模擬實驗 121
6.1 動態控制實驗之準備 121
6.1.1 實驗設定 121
6.1.2 實驗路網 125
6.1.3 資訊產生 126
6.2 動態控制實驗之實施 130
6.2.1 各階段動態實驗 132

第七章	逐日動態實驗賽局實證分析 135
7.1 全程逐日實證分析 135
7.2 資訊完全度實證分析 138
7.2.1 管理者報酬 138
7.2.2 用路人報酬 141
7.3 管理策略目標實證分析 142
7.3.1 管理者報酬 142
7.3.2 用路人報酬 146
7.4 小結 147

第八章 逐日動態路徑變換行為模式構建與分析 148
8.1 模式構建 148
8.1.1 路徑變換基準定義 148
8.1.2 無異帶模式構建 149
8.2 模式校估與分析 153
8.2.1 變換行為相關特性變數之相關性分析 153
8.2.2 模式校估結果說明 155

第九章 結論與建議 160
9.1 結論 160
9.1.1 賽局前置分析所獲得之結論 160
9.1.2 逐日動態模擬實驗所獲得之結論 161
9.1.3 整體實驗總得結果 162
9.2 建議 164

參考文獻 166
附錄一  管理者賽局前置分析調查問卷 170
附錄二  用路人賽局前置分析調查問卷 190
附錄三  第二階段動態模擬實驗逐日問卷 212
附錄四  循序分群架構 228

圖目錄
圖 1.1-1  駕駛者動態路徑決策行為架構 2
圖 1.2-1  管理者與用路人策略行為架構 6
圖 1.3-1  研究流程圖 11
圖 2.1-1  Bi-level intelligent control and coordination architecture of UTCS and UTGS. 12
圖 2.1-2  Decision variables between lower level and upper level. 13
圖 2.1-3  Block diagrams of the ATIS/ATMS non-cooperative 14
圖 2.1-4  實驗理念圖 17
圖 2.3-1  賽局理論互動模式 24
圖 3.1-1  本研究賽局類型架構圖 41
圖 3.3-1  本研究實驗設計概念圖 47
圖 3.3-2  實驗擬真路網 50
圖 3.3-3  車流模擬實驗理念圖 53
圖 3.4-1  純粹策略之賽局模式 55
圖 3.4-2  混合策略賽局模式 56
圖 4.1-1  策略一示意圖 65
圖 4.1-2  策略二示意圖 65
圖 4.2-1  管理者類型之評斷指標 77
圖 4.2-2  管理者類型 79
圖 4.2-3  與正負理想解之相對接近指標圖 82
圖 4.2-4  城際與區域單位管理者對交通資訊的進階認知比較圖 88
圖 4.2-5  類型一得分量表範圍 89
圖 4.2-6  類型二得分量表範圍 89
圖 4.2-7  類型三的第一種類型得分量表範圍 90
圖 4.2-8  類型三的第二種類型得分量表範圍 90
圖 5.1-1  假設情境一之交通策略實施果策略圖 98
圖 5.1-2  假設情境二之交通策略實施果策略圖 99
圖 5.2-1  基本態度傾向比對圖 106
圖 5.2-2  循序分群判別歸類圖 108
圖 5.2-3  初步賽局分群系統架構圖 116
圖 5.2-4  用路人對管理者賽局傾向分群結果 119
圖 6.1-1  動態實驗分析概念與實驗進行圖 121
圖 6.1-2  行前資訊提供方式 123
圖 6.1-3  途中資訊提供方式 124
圖 6.1-4  實驗路網示意圖 125
圖 6.1-5  UE管理策略目標導引量 127
圖 6.1-6  SO管理策略目標導引量 128
圖 6.1-7  混合管理策略目標導引量 129
圖 6.2-1  動態控制實驗階段性流程圖 130
圖 6.2-2  動態控制實驗每日執行步驟流程圖 131
圖 6.2-3  第一階段動態控制實驗流程圖 132
圖 6.2-4  第二階段動態控制實驗流程圖 133
圖 6.2-5  第三階段動態控制實驗流程圖 134
圖 7.1-1  A1路段出象與集體實驗者逐日路徑不變換次數 136
圖 7.1-2  A1路段流量趨勢圖 136
圖 7.1-3  A2路段出象與集體實驗者途中決策變換次數 137
圖 7.2-1  A1路段出象與管理者預期差異圖 138
圖 7.2-2  9-10週與預計流量差額 139
圖 7.2-3  5-10週實驗者資訊遵循率 141
圖 7.2-4  資訊完全度之用路人報酬 141
圖 7.3-1  路段流量之管理策略績效誤差百分比 142
圖 7.3-2  旅行時間之管理策略績效誤差百分比 143
圖 7.3-3  Bi-level觀點之實驗結果 144
圖 7.3-4  不同管理策略下實驗者資訊遵循率 145
圖 7.3-5  不同管理策略下用路人報酬 146

表目錄
表 1.1-1  系列研究之彙整 4
表 1.3-1  Mahmassani與Herman(1988) 動態路徑旅運行為之方法 8
表 2.1-1  Hawas(2002,2004,2004)文獻彙整表(1/2) 15
表 2.1-2  Hawas(2002,2004,2004)文獻彙整表(2/2) 16
表 2.1-3  交通管理系統架構與管理策略目標彙整表(1/2) 19
表 2.1-4  交通管理系統架構與管理策略目標彙整表(2/2) 20
表 2.4-1  賽局理論應用於路徑選擇彙整表(1/3) 31
表 2.4-2  賽局理論應用於路徑選擇彙整表(2/3) 32
表 2.4-3  賽局理論應用於路徑選擇彙整表(3/3) 33
表 2.5-1  本研究與以往相關研究比較表 35
表 3.3-1  動態賽局模擬之研究內容 46
表 3.3-2  本實驗交叉因子表 47
表 3.3-3  本研究預計的實驗設計相關因素 48
表 3.3-4  實驗歷程表 49
表 3.3-5  路徑指派求解法比較 50
表 3.3-6  DynaTAIWAN一般市區道路車流模式 52
表 3.3-7  道路服務水準劃分標準 54
表 4.1-1  管理者問卷結構表 63
表 4.2-1  國內設有交控中心之單位 67
表 4.2-2  管理者問卷分析統計方法彙整表 68
表 4.2-3  國內有對交通資訊規劃與發布之單位 69
表 4.2-4  樣本社經特性比例彙整表 70
表 4.2-5  ITS熟悉度比例彙整表 71
表 4.2-6  路況資料蒐集之彙整表 72
表 4.2-7  管理者對路況資料處理之彙整表 73
表 4.2-8  整體管理者對交通資訊的基本認知 74
表 4.2-9  城際與區域單位管理者對交通資訊認知比較表 74
表 4.2-10 在實務經驗下對交通資訊的基本認知 75
表 4.2-11 在實務經驗下城際與區域單位管理者對交通資訊認知比較表 76
表 4.2-12 積極態度指標量表 76
表 4.2-13 消極態度指標量表 77
表 4.2-14 各管理者之類型 78
表 4.2-15 各情況下正負理想解之彙整表 80
表 4.2-16 發布例常性交通資訊之標準化 81
表 4.2-17 各情況下各管理者與理想解之相對接近指標--Ri 83
表 4.2-18 管理者對交通資訊的進階認知 84
表 4.2-19 城際與區域單位管理者對交通資訊進階認知比較表 85
表 4.2-20 管理者對交通資訊的進階態度 85
表 4.2-21 管理者於路網出象後之決策策略 86
表 4.2-22 路網出象之可能組合 87
表 4.2-23 管理者賽局基本傾向 88
表 4.2-24 管理者之賽局傾向分類 91
表 4.2-25 管理者交通管理策略之基本態度 92
表 4.2-26 管理者管理策略目標交叉比對表 93
表 5.1-1  用路人問卷結構表 96
表 5.2-1  台北市領有駕駛執照人數依年齡之分配比例 103
表 5.2-2  問卷分析統計方法彙整表(1/2) 103
表 5.2-3  問卷分析統計方法彙整表(2/2) 104
表 5.2-4  樣本社經特性比例會整表 105
表 5.2-5  基本態度傾向反應 106
表 5.2-6  進階態度反應 107
表 5.2-7  SO、UE反應問題程度值之分類門檻表 108
表 5.2-8  UE反應程度值之類別門檻內容表 109
表 5.2-9  行前路線選擇規劃模擬情境下分群比例 110
表 5.2-10 途中轉換點情境模擬下分群比例 110
表 5.2-11 用路人在資訊影響下之路徑行為特性比例彙整表 111
表 5.2-12 對管理者發布資訊的基本認知與反應 112
表 5.2-13 對管理者發布資訊的進階認知 113
表 5.2-14 對管理者發布資訊的使用態度 114
表 5.2-15 用路人與管理者對交通路況之認知組合 115
表 5.2-16 於不同交通路況下用路人對交通路網出象後之態度 115
表 5.2-17 初步賽局傾向分群門檻值 117
表 5.2-18 進階賽局傾向分群類別 118
表 6.1-1  行前交通資訊 123
表 6.1-2  途中交通資訊 124
表 6.1-3  各路段道路屬性彙整表 126
表 6.1-4  UE管理策略目標指派過程 126
表 6.1-5  UE管理策略目標資訊彙整表 127
表 6.1-6  SO管理策略目標指派過程 127
表 6.1-7  SO管理策略目標資訊彙整表 128
表 6.1-8  混合管理策略目標資訊彙整表 129
表 7-1   各節項目彙整表 135
表 7.2-1  3-8週資訊完全度t檢定 139
表 7.2-2  交叉比對組路段流量於資訊完全度之比較表 139
表 7.2-3  各週實驗設定 140
表 7.2-4  資訊完全度之資訊遵循率成對t檢定 140
表 7.3-1  完全資訊下交通管理策略目標結果 145
表 8.1-1  用路人路徑決策無異帶 150
表 8.1-2  誤差值接受決策無異帶模式變數定義表 151
表 8.1-3  路徑決策無異帶模式校估意涵表 152
表 8.2-1  路徑決策變數間相關係數彙整表 154
表 8.2-2  不同路徑基準之參數符號意義表 155
表 8.2-3  路徑決策無異帶模式之建議基準參數校估結果彙整表 156
表 8.2-4  路徑決策無異帶模式之參數校估結果彙整表 157

Adler, J. L., Blue, V. J., “A cooperative multi-agent transportation management and route guidance system,” Transportation Research Part C : Emerging Technologies, Vol. 10, No. 5-6, pp. 433-454, 2002.

Al-Deek, H. M., Khattak, A. J, Thananjeyan, P., “A combined traveler behavior and system performance model with advanced traveler information systems,” Transportation Research Part A : Policy and Practice, Vol. 32, No. 7, pp. 479-493, 1998.

Chen, P. S.-T., Srinivasan, K. K., Mahmassni, H. S., “Effect of information quality on compliance behavior of commuters under real-time traffic information,” Transportation Research Record, Vol. 1676, pp. 53-60, 1999.

Chmura, T., Pitz, T., Physica A, “Successful strategies in repeated minority games,” Physica A, Vol. 363, pp. 477-480, 2006.

Dafermos, S. C., Sparrow, F. T., “The traffic assignment problem for a general network,” Journal of Research of the National Bureau of Standards: Part B, Vol. 73B, No. 2, pp. 91–118, 1969.

Dai, H., Yang, Z. S., Li, X. G., “Hierarchical intelligent control and coordination of urban traffic management systems,” Proceedings of 2005 International Conference, Vol. 2, pp. 1170-1174, 2005.

Deverajam, S., “A Note On Network Equilibrium and Noncooperative Games,” Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 15B, No. 6, pp. 421-426, 1981.

Fisk, C. S., “Game theory and transportation systems modeling,” Transportation Research Part B, Vol. 18, No. 4-5, pp. 301-313, 1984.

Fox, J. E., Boehm-Davis, D. A., “Effects of age and congestion information accuracy of advanced traveler information systems on user trust and compliance,” Transportation Research Record, Vol. 1621, pp. 43-49, 1998.

Garcia, A., Reaume, D., Smith, R. L., “Fictitious play for finding system optimal routings in dynamic traffic networks,” Transportation Research Part B: Methodologica, Vol. 34, pp. 147-156, 2000.

Harker, P. T., “Multiple Equilibrium Behaviors on Networks,” Transportation Science, Vol. 22, No. 1, pp. 39-46, 1988.

Hato, E., Katsuki, S., Taniguchi, M., “An Analysis of Drivers’ Route Choice and Information Acquistion Behavior Based on Stated Preference Data Collected Through an Intranet Survey,” The 4th Intelligent Transportation Systems World Congress CD/ROM, 8 pages, 1997.

Hato, E., Taniguchi, M., Sugie, Y., “Influence of Traffic Information on Drivers’ Route Choice,” 77th WCTR proceedings, pp. 27-40, 1995.

Haurie, A., Marcotte, P., “On the Relationship between Nash-Cournot and Wardrop Equilibria,” Networks, Vol. 15, pp. 295-308, 1985.

Hawas, Y. E , “A Neuro-Fuzzy Logic for ATIS Stand-Alone Control Systems: Structure, Calibration, and Analyses,” Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol. 19, No. 3, pp. 186-202, 2004.

Hawas, Y. E., “A non-cooperative neuro-fuzzy system for integrating ATIS and ATMS decisions,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 144, No. 2, pp. 313-343, 2004.

Hawas, Y. E., “A supervisory control system for ATIS/ATMS integration. Part 2： neuro-fuzzy calibration and analyses,” Transport, Vol. 153 , No. 4, pp. 245-254, 2002.

Joel, W., Strategy：An Introduction to Game Theory, Norton, 2002.

Khattak, A. J., and Khattak, A. J. “Comparative Analysis of Spatial Knowledge and En Route Diversion Behavior in Chicago and San Francisco.” Transportation Research Record, Vol. 1621, pp. 27-35, 1998.

Khattak, A. J., Schofer, J. L., Koppelman, F. S., “Commuters' enroute diversion and return decisions: Analysis and implications for advanced traveler information systems, Transportation Research Part A : Policy and Practice, Vol. 27, No. 2, pp. 101-111, 1993.

Madanat, S. M., Yang, C. T. D., Yen, Y.-M., “Analysis of stated route diversion intentions under advanced traveler information systems using latent variable modeling,” Transportation Research Record, Vol. 1485, pp. 10-17, 1995.

Mahmassani, H. S., Robert, H.,“ Interactive Experiments for the Study of Tripmaker Behavior Dynamics in Congested Commuting System,” Proceeding of the Oxford Conf. on Travel Behavior, 1988.

Marcotte P, “Network Design Problem with Congestion Effects : A Case of Bilevel Programming,” Mathematical Programming, Vol. 34, pp. 142-162, 1986.

Morgenstern, O., Neumann, J. V., Theory of Games and Economic Behavior, Princeton University Press, 1944.
Rasmusen, E., Games and Information: An Introduction to Game Theory, Cambridge: Blackwell Publisher, 1989.

Rosenthal, R.W., “The network equilibrium problem in integers,” Networks, Vol. 3, pp.53-59, 1973.

Selten, R., Chmura, T., Pitz, T., Kube, S., Schreckenberg, M., “Commuters route choice behaviour,” Games and Economic Behavior, Vol. 58, pp. 394-406, 2007.

Thakuriah, P., Sen, A., “Quality of Information Given by Advanced Traveller Information Systems,” Transportation Research Part C : Emerging Technologies, Vol. 4, No. 5, pp. 249-266, 1996.

Tong, C. C., Routing in three-dimensional microelectronic structures, Ph.D. dissertation, University of Texas at Austin, 1991.

Wardman, M., Bonsall, P. W., Shires, J. D., “Driver Response to Variable Message Signs: A Stated Preference Investigation.” Transportation Research Part C : Emerging Technologies, Vol. 5, No. 6, pp. 389-405, 1997.

Wie, B. W., “A differential game approach to the dynamic mixed behavior traffic network equilibrium problem,” European Journal of Operational Research, Vol. 83, pp. 117-136, 1995.

Yang, F., Liu, H. X., He, R. R., Ban, X., Ran, B., “Bi-level Formulation for Optimal Traffic Information Dissemination,” Transportation Research Record, Vol. 1836, pp. 21-28, 2003.

Yang, H., Zhang, X., Meng, Q., “Stackelberg games and multiple equilibrium behaviors on networks,” Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 41, No. 8, pp. 841-861, 2007.

交通部運輸研究所，2001年台灣地區公路容量手冊，2001。

交通部運輸研究所，區域級智慧型運輸系統示範計畫－核心交通分析與預測系統(第二年期)，2005。

交通部運輸研究所，智慧型運輸系統下之核心交通分析與預測系統:即時控制模組開發(1/2)，2006。

交通部運輸研究所，智慧型運輸系統下之核心交通分析與預測系統:即時控制模組開發(2/2)，2007。

邱科融，車內行車資訊系統顯示方式本土化之先期研究，私立淡江大學土木工程研究所碩士論文，1994。

徐麗麗、邵春福，「路徑信息誘導的雙層規劃模型」，交通運輸工程學報(Journal of Traffic and Transportation Engineering)，第七卷第五期，頁93-96, 2007。

殷嘉隆，博奕理論應用於大型違章建築處理之研究─以台北縣八里鄉華富山靈骨塔違建案為例，國立台北科技大學建築與都市設計研究所碩士論文，2003。

張貴貞，駕駛者在不同路網型態下途中路徑選擇行為之研究，私立淡江大學運輸科學研究所碩士論文，2003。

張碧琴，駕駛者認知地圖與車內導引系統使用行為模式之探討，私立淡江大學運輸科學研究所碩士論文，2004。

陳士邦，車內導引資訊影響下之逐點動態路徑選擇行為，私立淡江大學運輸科學研究所碩士論文，2000。

陳科宏、周榮昌、劉祐興，「即時交通資訊對高速公路駕駛者路徑移轉之探討─ 路徑移轉門檻模式之應用」，中華民國運輸學會第二十屆論文研討會光碟，2005。

陳麗雯，結合車流模擬之車內資訊導引實驗系統之建立，私立淡江大學運輸科學研究所碩士論文，2001。

黃銘崇，路網流量逐日演變之研究－在智慧型運輸系統運作情境下，國立交通大學運輸科技與管理學系博士論文，2003。

楊雲榮，建立探討車內資訊系統影響駕駛人動態路徑選擇/變換行為所需之實驗環境，私立淡江大學土木工程研究所碩士論文，1998。

趙凌佑，駕駛者空間能力差異對車內資訊影響下動態路徑選擇行為之研究， 私立淡江大學運輸管理科學研究所碩士論文，2004。

鄭珮琪，基於認路原則之車內路徑導引資訊系統之研究，私立淡江大學運輸科學研究所碩士論文，2007。

賴怡芳，應用超級路網建構多種用路人災害救援及疏散緊急路網重建整合模型，國防大學國防決策科學研究所碩士論文，2006。

藍兆杰，徐偉傑，陳怡君譯，策略的賽局，弘智文化，2002。

蘇秋如，個人化路徑導引資訊：動態路徑選擇行為模式之應用，私立淡江大學運輸科學研究所碩士論文，2006。