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應用ALNS演算法求解多場站運輸撥召問題之研究

為了解決車長mm的問題，作者傅宣維 這樣論述：

高齡化與身心障礙者福利是近年來已開發國家面對之重要課題，根據國家發展委員會預測，我國高齡化比例將於2031年突破25%，成為超高齡社會。截至2018年底，衛生福利部統計我國身心障礙人口達1,173,978人，占總人口數比例5 %，直轄六都以台南市5.19 %位居第一。對此，我國政府陸續提出復康巴士、通用計程車、長照巴士等無障礙運輸服務，期能保障高齡與身心障礙者日常出行之權利，同時因應長照政策中基本行動力的提供。 本研究調查六都復康巴士業者與主管機關，得知目前人工排班效率不彰，每張班表花費1至3個工作天，且一旦排定便難以再做調整。另外，根據業者數與排班分區方式，營運情境可劃分成單一業者與

多元業者對應至分區排班與全區排班共4種情境。對此，本研究以多場站運輸撥召問題來描述各縣市目前營運之情境，並應用ALNS演算法實作自動排班系統，以探討自動化排班基於不同營運情境所提供之效益。 實證分析中，本研究藉由小型測試案例驗證ALNS演算法與精確解之誤差控制於5 %以內。同時藉由營運資料分析，歸納出復康巴士每週之營運具高度重現性，因而實際大型案例選用台南復康巴士進行驗證，結果顯示ALNS演算法多能於10分鐘內收斂，總成本相較人工排班節省12.28 %。此外，若將多元業者整併為單一業者全區排班之情境，則可節省16.93 %，其中整併之效益有7成來自於前20 %之需求釋出。總結自動化排班能

有效改善人為作業之困境，具體提升營運效率與服務水準，研究成果可作為各種無障礙運輸服務之重要參考。