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中原大學 工業與系統工程研究所 楊康宏所指導 楊為翔的 應用兩階段基因演算法於考量乘客屬性及營運成本之公車路網排班問題之研究 （2018），提出台中a1公車時刻表關鍵因素是什麼，來自於公車排班問題、路網排班問題、乘客屬性、多目標、柏拉圖前緣、基因演算法。
而第二篇論文國立彰化師範大學 企業管理學系 吳信宏所指導 曾子宸的 應用Kano模式檢視台中市區公車服務品質 （2009），提出因為有 SERVQUAL量表、Kano模式、服務品質、台中市區公車的重點而找出了 台中a1公車時刻表的解答。
應用兩階段基因演算法於考量乘客屬性及營運成本之公車路網排班問題之研究
為了解決台中a1公車時刻表 的問題，作者楊為翔 這樣論述：
隨著城鄉差距逐日擴大，城市人口不斷提高，市區交通負載量也隨之逐年攀升。因此政府致力於推行大眾運輸系統，鼓勵民眾能多搭乘大眾交通運輸系統，希望能藉此舒緩市區嚴重塞車的窘境，減少整體交通時間，並響應節能減碳的環保政策。公車是大多數城市所仰賴的大眾運輸交通工具，交通規劃如路網設計、時刻表、班次的密集度及旅途時間等之設計，以及公車的發車時間與準時性，會影響乘客選擇搭乘大眾交通運輸工具的意願。如何盡可能地規劃一完善的公車路網排班，以符合乘客需求成為一大課題。本研究以兩階段基因演算法分別對公車停站模式以及公車發車時間進行迭代求解，目標為最小化流失乘客人數以及公司營運成本。根據調整班次數量、平均候車人數以
及其變異係數，分為6個情境進行分析，其實驗結果顯示，本研究所建構之公車路網排班基因演算法，在不同的情境之下皆具有穩定的求解能力。
應用Kano模式檢視台中市區公車服務品質
為了解決台中a1公車時刻表 的問題，作者曾子宸 這樣論述：
傳統公車系統的服務品質無法滿足乘客的需求，導致超過百萬人口的台中市，公車每日的載客量卻未達六萬人次，不僅無法改善台中市交通擁擠的現象，公車業者的營運也變得相當艱困。因此，積極改善公車系統的服務品質並提高乘客的滿意度，進而使民眾搭乘公車系統的意願增加是很重要的。本研究主要以SERVQUAL量表作為問卷架構基礎，並利用Kano模式來探討台中市區公車服務品質的特性及進行台中市區公車服務品質之屬性分類，作為公車業者改善與提升台中市區公車服務品質的參考。本研究在經過因素分析將因素負荷量低於0.5的7個服務項目刪除後，進行19個服務項目品質屬性之歸類，其中有3項屬於魅力品質要素，7項屬於必須品質要素，8
項屬於一維品質要素，1項是屬於無差異品質要素。此外在乘客對於台中市區公車之滿意度方面，19項品質要素中以「公車車票針對學生、成人、老人及幼童等給予不同的定價」為最高；最低的則為「公車公司按時刻表發車，不脫班」。藉由對於服務品質屬性之歸類，台中公車業者可以了解多數乘客是如何看待此19個服務項目之服務品質要素，並參考這些服務品質屬性所代表的涵義，找出可加以改善的地方，提升乘客對於台中市區公車的滿意度，進而吸引更多乘客搭乘，真正達到大眾運輸工具的便利性。