先進旅行者資訊系統(Advance Traveler Information System, ATIS)，為智慧型運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)的九個子系統之一，主要功能為提供交通資訊給用路人，其資訊內容包括旅行時間預測、道路施工訊息、車況壅塞訊息、用路人警示標語等，近幾年交通資訊更增加了替代路徑資訊的提供，使用路人有更多的路線選擇，避免陷入壅塞窘境。
本研究主要目的是發展一套可適用於觀光遊憩區且以規則庫觸發導引策略的車流導引快速反應系統(Quick Response System, QRS)，探討其導引分流方式對於路網績效之影響，期望歸納出QRS系統的適用情況。本研究重點在於比較DynaTAIWAN新嵌入之QRS規則庫導引分流方式(基本型)與行駛固定路徑之方式、原始標準型DynaTAIWAN指派方式、使用者均衡(UE)模型指派方式的模擬結果之間路網績效差異。本研究實驗路網之選擇考量到必須是遊憩區，且交通偵測設備及資訊發布設備佈設之完整性，選定以日月潭地區路網作為實驗路網，路網範圍擴及至台灣西部國道1號、國道3號車輛之系統交流道，如台中中港系統、彰化系統、古坑系統。
本研究將車流型態、導引分流規則庫決策更新時間間隔、交通資訊滲透率、動態遵循率納為重要的實驗因子，設計了18個實驗情境組合，以DynaTAIWAN進行動態模擬，觀察不同情境下，分析4種分流、指派方式對於路網狀態之影響及檢視各方式之間路網績效差異。
模擬結果顯示QRS規則庫機制(基本型)之運作是可行的，有達到導引分流之緩解效果，其結果與原始標準版DynaTAIWAN模擬結果相近，並且比UE交通量指派結果及行駛固定路徑之結果都要來得好。

Current traffic management plan over the recreational area depends on a pre-set guideline agreed by associated management authorities, which is at the planning level, operated manually on site by personal judgment of field officers. Due to the rapid development of Intelligent Transportation System (ITS), the implementation of a real-time based dynamically responsive traffic diversion and guidance at operational level become encouraged. 
This study proposed to develop a quick-response traffic diversion and guidance system to assist the management authority in response to such situation by utilizing traffic data collected via vehicle detectors deployed over the network. A rule-based quick response system was proposed and demonstrated for the operation over the Sun-Moon Lake National Park area. 
The evaluation tests were constructed using a controlled simulation where scenarios of traffic conditions along with information penetration rates were controlled while user compliance behavior captured as dynamic switching model with respect to guidance information through a dynamic traffic simulation platform known as DynaTAIWAN. By varying control parameters and inserting the established QRS rules onto the open sourced program to act as a special form of dynamic traffic assignment process, this results have demonstrated the feasibility and values of the proposed QRS.

目錄
圖目錄	III
表目錄	V
第一章 緒論	1
1.1 研究動機與背景	1
1.2 研究問題	3
1.3 研究目的	4
1.4研究範圍	4
1.5 研究內容與流程	5
第二章 文獻回顧	8
2.1 國內遊憩區交通管理案例	8
2.2 國外遊憩區交通管理案例	8
2.3 國外導引分流(DIVERSION)處理模式之相關文獻	10
2.4 交通管理策略藉由CMS發布	21
2.5 模擬工具-DYNATAIWAN 模擬指派軟體	21
2.6 文獻小結	24
第三章 研究方法	26
3.1 QRS系統之建立	27
3.2 QRS系統之模擬評估	46
第四章 日月潭QRS系統之建立	50
4.1 日月潭觀光遊憩區之簡介	50
4.2 QRS系統實施區域及路網範圍	51
4.3 日月潭路網要素定義	52
4.4 日月潭路網導引分流規則庫之建立	62
第五章 日月潭QRS系統之模擬評估	77
5.1 動態路網模擬實驗	77
5.2 模擬實驗結果分析	94
第六章 結論與建議	97
6.1 結論	97
6.2 建議	99
參考文獻	100
附錄一 日月潭國家風景區各導引分流決策點規則庫及計分版運算	103
附錄二 日月潭遊憩地區相關路網之時空圈規劃圖	196
附錄三 整體路網VD佈設簡表	197
附錄四 本研究推估之日月潭一日OD	213
 
圖目錄
圖1.1 台中及台中以北前往日月潭之路線圖	5
圖1.2 雲林及雲林以南前往日月潭之路線圖	5
圖1.3 研究流程圖	7
圖2.1 輸入及輸出資訊流程概要示意圖	10
圖2.2 TCM內部架構示意圖	11
圖2.3 公路路網控制回饋架構	13
圖2.4 RTRDS結構圖	14
圖2.5 RTRDS關係圖	14
圖2.6 CORSIM之模擬路網圖	16
圖2.7 管理系統ATMS邏輯概念架構圖	17
圖2.8 事件地點示意圖	18
圖2.9 道路多重代理人間資料傳輸示意圖	19
圖2.10 多重代理人管理架構示意圖	19
圖2.11 模糊化與去模糊化過程流程圖	20
圖2.12 模糊處理流程圖	20
圖2.13 DYNATAIWAN系統架構	22
圖3.1 路段轉換區段交通壅塞狀態示意圖(1)	31
圖3.2 路段轉換區段交通壅塞狀態示意圖(2)	31
圖3.3 偵測器之壅塞比值與壅塞程度對照圖	32
圖3.4 路段之壅塞比值與壅塞程度對照圖	33
圖3.5 區段之壅塞比值與壅塞程度對照圖	33
圖3.6 時空圈概念圖	35
圖3.7 觀光區域多階層攔截圈示意圖	41
圖3.8 QRS系統發佈及其建立步驟流程圖	45
圖3.9 模擬評估流程圖	49
圖4.1 日月潭地區示意圖	51
圖4.2 日月潭QRS系統實施範圍	52
圖4.3 日月潭環潭道路區段、路段位置定義及所含偵測器示意圖	53
圖4.4 日月潭整體路網道路區段及所含交通設備示意圖	54
圖4.5 日月潭外部道路區段位置定義示意圖	55
圖4.6 日月潭地區攔截圈示意圖	58
圖4.7 日月潭地區決策點示意圖	59
圖4.8 本研究定義之前往日月潭路線整體路網主替路線圖	62
圖4.9 內圈分流點以及區段示意圖	65
圖4.10 中圈分流點及區段示意圖	66
圖4.11 外圈分流點示意圖	71
圖4.12 台中以北區域與台中端往返日月潭風景區路段組成圖	72
圖4.13 台中以南區域往返日月潭風景區路段組成圖	72
圖5.1 本研究之模擬實驗情境設計圖	78
圖5.2 模擬實驗情境架構圖	80
圖5.3 第一、二階段模擬實驗細部架構	82
圖5.4 第三階段模擬實驗細部架構	83
圖5.5 日月潭模擬路網圖	84
圖5.6 本研究使用之車輛族群比例說明圖	86
圖5.7 QRS決策更新時間間隔示意圖	88
圖5.8 程式模擬流程圖	93
圖5.9 QRS系統示意圖	94
圖6.1 本研究4種分流機制之整體路網旅行時間	98
圖6.2 QRS機制之假日情境模擬整體路網旅行時間	99
 
表目錄
表2.1 歷年來台灣主要舉辦的大型活動及所對應交通管理措施列表	8
表2.2 針對事件發生所形成之策略列表	12
表2.3 DYNATAIWAN 需輸入之項目	23
表2.4 導引分流文獻內容整理表	25
表3.1 交通壅塞狀態及其等第計分對照表	32
表3.2 壅塞持續時間及其對應之加權係數	37
表3.3 預測交通狀態變化及其分數對照表	37
表3.4 MAHMASSANI與 HERMAN(1988)動態路徑旅運行為之方法	46
表4.1 日月潭路網內圈之道路與偵測器個數所屬關係表	56
表4.2 日月潭路網中圈之道路與偵測器個數所屬關係表	56
表4.3 日月潭路網外圈之道路與偵測器個數所屬關係表	56
表4.4 內圈分流點之功能定位	60
表4.5 中圈分流點之功能定位	60
表4.6 外圈分流決策點功能定位	61
表4.7 內圈分流決策摘要說明	64
表4.8 中圈分流決策摘要說明	69
表4.9 外圈分流決策摘要說明	75
表5.1 DYNATAIWAN 內建VMS模型型態	87
表5.2 各決策機制之用路人選擇行為統整表	91
表5.3 各車流情境之車輛旅行時間	95
表5.4 平日車流情境之模擬結果	96
表5.5 例假日車流情境之模擬結果	96

中文
1. 交通部運輸研究所(2006)，觀光遊憩地區實施交通管理計畫特性分析及建議處理原則。
2. 交通部運輸研究所(2011)，年觀光遊憩區導入ITS策略之先期評估研究。
3. 吳玉珍(2007)，韓國U-CITY參訪報告，交通部運輸研究所。
4. 交通部運輸研究所(2004)，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(第一年期)。
5. 交通部運輸研究所(2005)，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)。
6. 交通部科技顧問室(2003)，智慧型交通資訊蒐集、處理、傳播與旅行者行為之系列研究-號誌化道路路況資訊偵測方法與格式訂定，第一年期。
7. 交通部科技顧問室(2006)，智慧型交通資訊蒐集、處理、傳播與旅行者行為之系列研究-號誌化道路路況資訊偵測方法與省道路段固定式偵測器佈設規劃。
8. 交通部科技顧問室(2007)，智慧型交通資訊蒐集、處理、傳播與旅行者行為之系列研究-號誌化道路路況資訊偵測方法與路況資訊展示。
9. 李達棟(2002)，模擬式動態交通指派模式-系統最佳化原則之研究，逢甲大學交通工程與管理學系碩士論文。
英文
1.John A. (2003). A case study of the island explorer shuttle bus system at mount desert island and Acadia National Park. Volpe National Transportation System Center
2. Zimmerman, C.,Coleman, T. and Daigle, J. (2003). Evaluation of Acadia National park ITS field operational Test: Final Report, FHWA-OP-03-130. US Department of Transportation, ITS Joint Program Office, Washington D.C. p108
3. Springfield/ Branson Regional ITS Architecture, Missouri Department of Transportation, 2004.
4. Tim G.(1998). Case study: The Branson Travel and Recreational Information Program (TRIP) ,Transportation Conference Proceedings
5. John O., Bennett P., Matt. B., Hugh C., Dlane B.,(2000) Advanced Traveler Information Services in Rural Tourism Areas: Branson Travel and Recreational Information Program (Missouri) Interstate Traveler and Tourist Information System (Arizona), U.S. Department of Transportation ITS Joint Program Offic, HVH-1 Washington D.C.
6. A. Aved, T. Do, G. Hamza-Lup, A. H. Ho, L. Hoang, L. Hsia, K. A. Hua, 
F. Liu, R. Peng, (2007). A Real-Time Route Diversion Management System, in  Proceedings of the 2007 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, Oct. 3, 2007. p.1131-P1136
7. Khaled Almejalli, Keshav Dahal, Member, IEEE, and Alamgir Hossain, Member, An Itelligent Multi-agent Approach for Road Traffic Management Systems, 
School of Informatics, University of Bradford, IEEE , 2009.
8. Habib M. K., Ilhem K., Adel M. A.(2007) , A Joint Hierarchical Fuzzy-Multiagent Model Dealing With Route Choice Problem: RoSFuzMAS. p.394-397
9. Habib M. K., Ilhem K., Jorge C., Ajith A., Adel M. A. (2014), An adaptive multiagent road traffic management system based on hybrid ant-fuzzy model. Transportation Research Part C 42 (2014) p.147-p.167
10. Robert M. O'Keefe (1993), The Development, Validation and Implementation of Knowledge-Based Systems, Department of Computing Science University of Aberdeen, King’s College.
11. Filippo L. & Stephen G. R. (2000) Development and evaluation of knowledge-based system for traffic congestion management and control. Transportation Research Part C 9 (2001) p.433-p.459
12. J. Barceló, M. Delgado, G. Funes, D. García, J. Perarnau, and A. Torday,(2007) Online Microscopic Traffic Simulation Supports Real-time Traffic-management Strategies. SIAM News, Volume 40, Number 9, November 2007 
13. Albert M. &, Markos P. (1995), Route Diversion Control in Motorway Networks Nonlinear Optimization. IEEE Transactions on control systems technology vol.3 No.1 March 1995, p.144-p.154
14. Alexander Aved, Student Member, Tai Do, Student Member, Georgiana Hamza-Lup, Member, Ai Hua Ho, Student Member, Lap Hoang, Liang Hsia, Kien A. Hua, Senior Member, Fuyu Liu, Rui Peng, Student Member, “A Real-Time Route Diversion Management System”, 2007.
15. ZHOU Huaguo,(2008) Evaluation of Route Diversion Strategies Using Computer Simulation, Journal of Transportation Systems Engineerning and In formation Technology Vol. 8 , Issue 1, February 2008,p.61-p.67