近年來因環保意識抬頭、私有車輛持有率上升，為減少能源消耗及紓解過多的車流需求，政府大力推廣大眾運輸，其中汽車客運為發展重點項目之一。而實務上卻經常出現公車資源浪費的狀況，因此本研究將行經市區幹道上的路線共同排班，整合其班次後能使總班次數降低，在不影響服務水準的前提下，減低營運成本，提升各業者的利潤。
本研究參考客運業相關營運限制及實務上之經驗，以數學規劃為理論基礎，構建出以營運成本最小化為目標之班次整合模式。
本研究針對台北市信義路上，行經信義林森路口至捷運象山站間之八條市區公車路線，利用台北市公共運輸處提供之乘客OD資料推估需求，參考公路容量手冊之市區公車相關參數，進行範例測試。
測試結果顯示，所有路線整合排班後，在車廂內服務水準以及服務車距服務水準皆為A級的條件下，能有效節省4%之營運成本及30.88%的延車公里。而當服務水準降低至B、C或D級時，其節省效果更加明顯。

In recent years, because of enhancing environmental awareness and increasing private vehicle holdings, the government promotes public transport to reduce energy consumption and release excessive traffic demand. The bus is especially one of the primary projects of development.
In fact, it happens more often that the bus resource is wasted. Under the circumstances, this study will create bus frequency together with all routes through the primary roads, it can reduce the total number of classes after integration. It also reduces operating costs and enhance the profits of the industry without affecting the service level.
The study refers to the operational restrictions and practical experiences of the bus to develop the model of integration and minimize the operation cost based on the mathematical planning.
According to the city of Taipei on the Xinyi road, through the XinyiLinsen intersection to the MRT Xiangshan station between the eight bus routes. This study uses the information provided by the Taipei City Public Transport Department OD data to estimate the demand for passenger and refers to the highway capacity manual of relevant parameters of the city bus to conduct a sample test.
The test shows that all routes after the integration of scheduling can effectively save 4 percent of the operating costs and 30.88 percent of vehicle-kilometer, the bus frequency level of service and level of service in the bus are under level A conditions. In addition, when the service level decline to level B, C or D, the effect of saving is more clear.

1.Liang S., Zhao, S., Lu, C., Ma, M., 2016. A self-adaptive method to equalize headways: Numerical analysis and comparison. Transportation Research Part B, Vol. 87, pp. 33-43.
2.Yu, H., Chen, D., Wu, Z., Ma, X., Wang, Y., 2016. Headway-based bus bunching prediction using transit smart card data. Transportation Research Part C, Vol. 72, pp. 45-59.
3.黃承傳，「公車容量分析與服務水準」，交大運輸期刊，第九期，1987。
4.乃啟育，「策略聯盟環境下城際客運排程規劃模式之研究」，國立中央大學土木工程學研究所，碩士論文，2006。
5.呂宏軒，「市區公車路線及排程最佳化模式」，國立中央大學土木工程學研究所，碩士論文，2014。
6.陳弈憲，「市區公車路線調整最佳化模式」，國立中央大學土木工程學研究所，碩士論文，2014。
7.陳軍凱，「隨機需求下航空貨物收貨人員人力供給暨班次表設計規劃之研究」，國立中央大學土木工程學研究所，碩士論文，2005。
8.張家輔，「地理資訊系統應用於免費公車路線調整之分析」，中原大學土木工程學研究所，碩士論文，2005。
9.林育成，「使用非接觸式智慧卡之公車停站時間之研究」，中央警察大學交通管理研究所，碩士論文，2009。
10.鄭愷賢，「客運路線整併方式及績效衡量之研究」，國立交通大學運輸與物流管理學研究所，碩士論文，2015
11.邱詩淳，「運用悠遊卡及資料探勘求解公車營運改善方案」，中華大學運輸科技與物流管理學研究所，碩士論文，2006。
12.蘇昭銘、王張煒、何文基，「中小型鄉鎮接駁公車之路線設計方法」，運輸計劃季刊，第四十四卷第四期，2015。
13.林淑敏、張景福、饒志堅，「汽車客運路線特性與班次對運量之影響─以分量迴歸分析」，運輸計劃季刊，第四十三卷第四期，2014。
14.張學孔，「最佳公車容量與成本特性之分析」，運輸計劃季刊，第二十卷第四期，1991。
15.交通部運輸研究所，「2011年臺灣公路容量手冊」，2011。
16.台北市政府交通局，「臺北市聯營公車營運成本檢討暨運價調整報告」，2015。