預算限制下鋪面維修效益最大化之決策支援模型建構與應用;Development and Application of a Decision Support Model for Maximizing Pavement Maintenance Effectiveness under Budget Constraints

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題名:	預算限制下鋪面維修效益最大化之決策支援模型建構與應用;Development and Application of a Decision Support Model for Maximizing Pavement Maintenance Effectiveness under Budget Constraints
作者:	何旻哲
貢獻者:	國立中央大學土木工程學系
關鍵詞:	道路維護;人工智慧;決策支援系統;模糊邏輯;遺傳演算法;碳足跡;永續交通;鋪面管理系統;Road Maintenance;Artificial Intelligence (AI);Decision Support System (DSS);Fuzzy Logic;Genetic Algorithm (GA);Carbon Footprint;Sustainable Transportation;Pavement Management System (PMS)
日期:	2026-01-22
上傳時間:	2026-01-23 16:04:45 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫旨在因應台灣高密度道路使用頻繁，導致鋪面劣化日益嚴重且維護資源有限之問題，透過產學合作，開發一套以人工智慧（AI）為核心之道路維修決策支援系統。研究目的為提升道路養護預算分配之科學性、巡檢效率與決策準確性，並結合碳足跡評估以支援政府永續發展政策。本研究首先將建立完整的鋪面資料庫，包含過去工程案例、施工成本及實際效果，並導入GIS平台進行空間資料整合。隨後透過模糊邏輯與非支配排序遺傳演算法（NSGA-III）建構多目標優化模型，考量預算限制、維修效益、交通影響及碳排量等因素，尋求最佳維修方案與資源配置策略。此外，研究將引進AI影像辨識技術（如YOLO與CNN模型），實現自動化巡檢，提升設施異常辨識之效率與準確度。本計畫由中央大學土木工程學系何旻哲博士主持，合作企業恆陽營造有限公司具備豐富道路養護實務經驗，提供實際數據及驗證場域，協助模型開發與驗證。雙方透過PDCA循環與KPI成效評估，確保成果貼合工程現場需求並具備高應用潛力。預期成果包括：(1) 建立鋪面決策支援系統原型平台；(2) 提供模組化系統與可視化介面，支持政府及業界導入使用；(3) 發展巡檢自動化與碳排估算模組，支援政府ESG政策落實；(4) 培育具跨領域技能之人才，推動產業智慧化。本研究將為道路維修管理提供創新解決方案，強化資源分配效率，降低維護成本，並提升道路設施管理之永續性與韌性，具有高度的技術創新性及實務應用價值，並具備市場推廣與商業化潛力，能有效支援國家數位治理與永續交通政策發展。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[土木工程學系 ] 研究計畫

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