台中a2公車時刻表的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

共用路線與時間依存路網之最短時間路徑演算法研究-以台中市公車為例

為了解決台中a2公車時刻表的問題，作者陳柏志 這樣論述：

最短路徑演算法的發展目前已經相當成熟，且應用於行車導航上已經漸趨完善。反觀大眾運輸系統中的公車路網系統，由於乘客在到達最終目的地前可能需要轉搭不同的公車路線，公車路網牽涉到路線重複(共用路線)與發車時間(時間依存)的關係，導致目前的最短路徑演算法無法適用於真實世界的公車路網。本研究利用公車路網的兩大特性：共用路線與時間依存路網(Common-Line and Time-Dependent Network, CLTDN)，分析模擬現實世界公車路網及時刻表。將公車路網劃分為路網拓樸(network topology)與時間拓樸(time topology)兩個部分，並提出『分離交互參考編碼方法』

(Discrete and Cross-Reference Coding, DCRC) 來組織一個CLTDN路網。最後提出兩階段最短時間路徑演算法(Two-Stages Algorithm, TSA)，第一階段側重在路網拓樸中找尋所有的可能路徑，第二階段則針對在第一階段找出的所有可能路徑中，找尋最短時間路徑。TSA演算法並無法完全避免採用線性搜尋(linear searching)的情況，透過在第一階段演算法中導入轉乘(transfer)次數控制的機制，不但可以達到降低計算複雜度與節省處理時間，並且讓此一演算法更具實用的價值。本研究以部分台中市公車路線為例，將研究範圍建立CLTDN路網，並探討

TSA演算法運用於台中市公車CLTDN路網的效用。首先將蒐集的台中市現行公車路線與到站時刻表透過分離交互參考編碼方法加以編碼，再將公車路網製作成路網拓樸與時間拓樸，最後假設不同的起迄點案例，來實證TSA演算法的實用性。最後在研究範圍中建立一條快速路線，提供更完整的CLTDN路網拓樸，藉由快速路線的建立，探討快速路線對於一般市區公車轉乘與最短時間路徑找尋的貢獻。

大眾運輸旅次規劃演算法之研究

為了解決台中a2公車時刻表的問題，作者張志鴻 這樣論述：

隨著環境保護與節能議題的發酵，提升大眾運輸服務品質已成為各國政府施政重點，然而目前國內大眾運輸資訊系統，大多僅提供路線查詢與首站發車之時刻表，並未考量其餘站位到站時間與所在位置；亦無有效整合不同大眾運輸工具營運資訊，使旅行者無法透過單一系統即可規劃其所需之旅行決策。旅行者在無法得到完整之旅行資訊的情況下，將使旅行者對大眾運輸工具產生不確定感，而降低搭乘的意願，亦使得大眾運輸工具無法有效發揮整體效能。因此本研究提出整合都市及城際大眾運輸旅次規劃演算法，納入相關大眾運具資訊以提供完成大眾運輸旅次方案。其次，大眾運輸旅次規劃演算法利用多執行緒、起迄點與大眾運輸路網之方向性、最大旅行距離、分層搜尋及

隨時演算法等功能，將可有效減少搜尋次數、加快演算時間及提供高效率的求解品質。另一方面，亦提出大眾運輸使用者乘車導引系統之加值應用，可針對不熟悉使用環境的非經常性大眾運輸使用者，如觀光客、視障者，在旅次行為過程中，以 GPS 智慧型手機為手持式設備，將旅次規劃之方案內容，整合公車動態資訊，以如同個人導航系統般提供適時、適地的乘車導引資訊，其路徑導引資訊內容包括步行路徑、車站位置、搭乘路線及下車場站等多元資訊，提供民眾在搭乘大眾運輸過程中更完善之行程規劃服務。