混合固定與隨機需求下捷運車廂檢修人力供給規劃之研究

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：20

、訪客IP：3.145.125.13

姓名

葉宗昇(Tsung-Sheng Yeh) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

混合固定與隨機需求下捷運車廂檢修人力供給規劃之研究
(The Mass Rapid Transit Carriage Manitenance Manpower Supply Planning under Mixed Deterministic and Stochastic Demands.)

相關論文

★ 橋梁檢測人力機具排班最佳化之研究	★ 勤業務專責分工下消防人員每日勤務排班最佳模式之研究
★ 司機員排班作業最佳化模式之研究	★ 科學園區廢水場實驗室檢驗員任務指派最佳化模式之研究
★ 倉儲地坪粉光工程之最佳化模式研究	★ 生下水道工程工作井佈設作業機組指派最佳化之研究
★ 急診室臨時性短期護理人力指派最佳化之探討	★ 專案監造人力調派最佳化模式研究
★ 地質鑽探工程人機作業管理最佳化研究	★ 職業棒球球隊球員組合最佳化之研究
★ 鑽堡於卵礫石層施作機具調派最佳化模式之研究	★ 職業安全衛生查核人員人力指派最佳化研究
★ 救災機具預置最佳化之探討	★ 水電工程出工數最佳化之研究
★ 石門水庫服務台及票站人員排班最佳化之研究	★ 空調附屬設備機組維護保養排程最佳化之研究

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

良好的捷運車廂檢修人力供給規劃，可幫助捷運檢修工廠有效率地完成檢修工作，以確保捷運車廂的行駛安全與維持良好的服務品質。目前檢修工廠大多以預測的平均人力需求值，以人工經驗進行人力的供給規劃。然而此作法忽略了實務營運上，每日人力需求的隨機變動情形，若此隨機性過大，則可能使原規劃的人力供給及班次表失去其最佳性。另外，目前檢修工廠以固定執勤班次與固定工作時數的方式，進行人力的供給規劃，此作法不但缺乏彈性，亦可能導致人力供給無法與實際的檢修需求配合，造成供需不均衡的現象。有鑑於此，為能反映真實之需求狀況與提升人力的有效運用，本研究以捷運檢修工廠之立場，考量實際營運時人力需求之隨機變動及人力資源的彈性策略，針對長期規劃與短期規劃上不同之限制條件，各自發展數個確定性與隨機/混合需求之人力供給排班模式。本研究模式期能於未來實務的應用上，提供捷運檢修工廠在隨機環境中，規劃最佳的人力供給及班次表。
本研究構建數個確定性需求排班模式，並進一步修正確定性需求排班模式中之固定需求值為隨機需求值，建立數個隨機/混合需求排班模式。以上模式皆可定式為混合整數規劃問題，屬NP-hard問題。在求解上，確定性需求模式本研究發展以鬆弛整數限制為基礎之啟發解法，而針對隨機與混合需求模式，則利用線性分解技巧、模擬技巧、並結合CPLEX發展啟發解法，以有效的求解模式。為評估隨機性需求排班模式與啟發解法所求得的人力供給規劃班次表於隨機環境中營運的績效，本研究發展一模擬評估方法。最後，為測試本研究模式與解法的實用績效，本研究以國內一捷運檢修工廠之為例，進行範例測試與分析，結果甚佳，顯示本研究所構建之模式與求解方法應可為未來實務捷運車廂維修單位之參考。

摘要(英)

A good carriage maintenance manpower supply plan helps Mass Rapid Transit (MRT) plants efficiently deal with their maintenance and improve their service quality. To design a good carriage maintenance manpower supply plan, a plant has to consider not only its operating cost, but also the uncertainty of the daily manpower demand in actual operations. However, currently the carriage maintenance in Taiwan depends on staff experience with a fixed demand in establishing the manpower supply plan, which is neither effective nor efficient. In the worst case scenario, the manpower demands for continuous time slots fluctuate drastically (e.g., on the boundaries of peak and off-peak periods), then supplying too much manpower to meet the highest demand would result in too much surplus manpower and a waste of human resources. Hence, in this research we develop for the MRT maintenance plants several deterministic-demand, stochastic-demand and mixed deterministic and stochastic demand manpower supply plan models for their long-term and short-term operations. The models are expected to be useful planning tools for the MRT maintenance plants to decide on their optimal manpower supply plans and timetables in their operations.
We employed mathematical programming techniques, incorporating the flexible manpower supply strategies, to construct several deterministic-demand scheduling models. Then, we further developed several stochastic-demand and mixed deterministic and stochastic demand manpower supply plan models by modifying the fixed demand parameters in the corresponding deterministic-demand manpower supply plan models. These models are formulated as mixed integer programs that are characterized as NP-hard. For ease of testing, we developed heuristics based on relaxing integer restriction in the deterministic-demand scheduling models. With regard to stochastic-demand and mixed demands scheduling models, we employed linear decomposition techniques, simulation techniques, coupled with CPLEX, to develop heuristics to efficiently solve the problems. To evaluate the models and the solution algorithms under stochastic demands in actual operations, we developed a simulation-based evaluation method. Finally, we performed a case study using real operating data from a Taiwan MRT maintenance plant. The preliminary results are good, showing that the models could be useful for planning carriage maintenance manpower supply.

關鍵字(中)

★ 捷運車廂檢修
★ 人力供給
★ 彈性策略
★ 隨機需求
★ 混合整數規劃問題
★ 模擬
★ 啟發解法

關鍵字(英)

★ Manpower Supply
★ Carriage maintenance
★ Flexible Strategy
★ Stochastic Demands
★ Mixed Integer Program
★ heuristic
★ Simulation

論文目次

中文摘要 I
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 V
圖目錄 VII
表目錄 IX
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的與範圍 2
1.3 研究方法與流程 3
第二章文獻回顧 4
2.1 捷運列車排班相關文獻 4
2.2 人員排班相關文獻 4
2.3 隨機性需求擾動之相關理論與文獻 7
2.3.1 隨機性需求擾動相關理論 7
2.3.2 隨機性需求擾動相關文獻 9
2.4 文獻評析 11
第三章模式構建 12
3.1 確定性需求排班模式 12
3.1.1確定性需求排班模式之假設 13
3.1.2符號說明 13
3.1.3數學定式 16
3.2 隨機性混合需求排班模式 20
3.2.1 隨機性混合需求排班模式之假設 20
3.2.2 符號說明 20
3.2.3 數學定式 21
3.3 模式延伸 23
3.3.1確定性整合模式 24
3.3.2 隨機性整合模式 26
3.4 模擬評估方法 27
第四章模式求解 28
4.1 確定性模式啟發解法架構 28
4.2 隨機性混合需求模式啟發解法架構 30
4.3 小結 35
第五章範例測試 36
5.1 資料分析 36
5.1.1 人力需求量資料 36
5.1.2 成本資料 37
5.1.3 人力規劃所需相關參數資料 38
5.2 模式發展 39
5.2.1 問題規模 39
5.2.2 模式輸入資料 40
5.3 電腦演算環境與設定 41
5.3.1 電腦演算環境 41
5.3.2 相關程式設定 41
5.3.3 模式輸出資料 41
5.4 測試結果與分析 42
5.4.1 啟發解法績效評估 42
5.4.2 隨機需求模擬週數 47
5.4.3測試結果與分析 47
5.4.4 模式延伸測試結果與分析 54
5.5 敏感度/方案分析 60
5.5.1 隨機分配模式 60
5.5.2 小班人數 70
5.5.3 工時長度 75
5.5.4 班次數上限 79
5.5.5 多餘與不足人力成本 83
5.5.6 支援人力折減係數 92
5.5.7 方案分析 95
第六章結論與建議 98
6.1 結論 98
6.2 建議 100
6.3 貢獻 100
參考文獻 102
附錄 106
附錄一 CPLEX Callable Library Code 106
附錄二各天各時段人力需求量平均值與人力上限值 107
附錄三敏感度分析測試結果 111

參考文獻

1. 丁國樑、游俊雄，「需求反應旅次運載模擬模式應用於捷運營運班表之評估」，運輸計劃季刊，第二十七卷，第三期，頁489-508 (1998)。
2. 吳嘉銘，「彈性化工時與勞動參與率之研究」，中國文化大學勞工研究所碩士論文 (2001)。
3. 李綺容，「航空貨運網路於需求不確定下之規劃」，嘉義大學運輸與物流工程研究所碩士論文 (2004)
4. 呂英志，「即時資訊下車輛路線問題之研究」，逢甲大學交通工程與管理研究所碩士論文 (2002)。
5. 杜宇平，「空服員排班網路模式之研究」，國立中央大學土木工程研究所博士論文 (2000)。
6. 林子斌，「工時問題之新趨勢－彈性工時之研究」，中國文化大學勞工研究所碩士論文 (1986)。
7. 苑鳳萍，「客運車輛擾動下調度系統之研究」，國立交通大學運輸工程與管理研究所碩士論文 (2001)。
8. 張仲銓，「基因演算法於捷運車廂維修排程之研究」，輔仁大學管理研究所碩士論文(2003)。
9. 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」中央大學土木工程學研究所，碩士論文 (2005)。
10. 陳錦德，「彈性工作時間制之研究」，國立政治大學公共行政研究所碩士論文 (1980)。
11. 扈克勛，「醫院人力資源彈性之研究」，國立中山大學人力資源管理研究所碩士論文 (2000)。
12. 傅曾志，「隨機性需求下飛航排程模式與評估方法之研究」，國立中央大學土木工程研究所碩士論文 (2003)。
13. 游舜傑，「多能工之學習動機與離職傾向之研究」，銘傳大學管理學院高階經理碩士論文(2004)。
14. 游雅惠，「捷運列車排班問題之研究0以台北捷運淡水-新店線為例」，交通大學交通運輸研究所碩士論文 (2000)。
15. 黃景泰，「組織背景因素與組織規章對於企業人力彈性運用影響之研究」，國立中山大學企業管理學系碩士論文 (1999)。
16. 黃曉菁，「彈性上下班制與壓縮週工作日制之研究－以工商服務業及保險業為例」，中國文化大學勞工研究所碩士論文 (1995)。
17. 楊家雅，「彈性工時制度對員工工作滿意度及離職傾向之影響」，中國文化大學企業管理研究所碩士論文 (1992)。
18. 廖曜生，「彈性工時制度、個人屬性與工作特性、工作滿足、工作績效之關係研究－以國內電子業為例」，國立成功大學企業管理研究所碩士論文 (1998)。
19. 盧宗成，「捷運司機員排班問題之研究 - 以台北捷運公司為例」，國立交通大學運輸工程與管理系碩士論文 (2000)。
20. 顏上堯、杜宇平、陳怡妃，「因應臨時事件機場共用櫃檯即時指派之研究」，「民航學會/航太學會/燃燒學會」學術聯合會議研討會論文集 (2002)。
21. 顏上堯、羅智騰，「因應預期性航具維修之系統性飛航排程」，中國土木水利工程學刊，第八卷，第三期，第447-456頁 (1996)。
22. 簡玟偵，「高科技業人力彈性運用之探討」，中山大學人力資源管理研究所碩士論文(2003)。
23. 羅奉文，「勞動市場彈性化之研究－以部分工時為例」，國立中央大學人力資源管理研究所碩士論文 (2001)。
24. 羅敏綺，「隨機需求下捷運系統營運模擬模式之構建-以台北市木柵線為例」，國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文 (1998)。
25. 蘇昭銘、張靖，「捷運系統站務人員排班模式之研究」，中華民國運輸學會第十三屆論文研討會論文集，第613-622頁 (1998)。
26. Astrid, S. K., and David, P. M., “Stochastic vehicle routing with random travel time,” Transportation Science, Vol. 37, No. 1, pp. 69-82 (2003).
27. Atkinson, J., “Manpower strategies for flexible organizations”, Personnel Management, August：pp. 28-31 (1984).
28. Aykin, T., “A comparative evaluation of modeling approaches to the labor shift scheduling problem,” European Journal of Operational Research, Vol. 25, pp. 381-397 (2000).
29. Beasley, J. E., and Cao, B., “A tree search algorithm for the crew scheduling problem,” European Journal of Operational Research, Vol. 94, No. 3, pp.517-526 (1996).
30. Bechtold, S. E., Brusco, M. J., and Showalter, M. J., “A comparative evaluation of labor tour scheduling method,” Decision Sciences, Vol. 22, pp. 683-699 (1991).
31. Birge, J. R., “Solution methods for stochastic dynamic linear programs,” Technical Report SOL, pp. 29-80 (1980).
32. Blyton, P., and Morris, J., “HRM and the limits of flexibility,” in Blyton, P., and Turnbull, P., (eds), Reassessing Human Resource Management. London: Sage Publication Ltd. (1992).
33. Brusco, M. J., and Johns, T. R., “A sequential integer programming method for discontinuous labor tour scheduling,” European Journal of Operational Research, Vol. 95, pp. 537-548 (1996).
34. Brusco, M. J., and Johns, T. R., “Improving the dispersion of surplus labor in personnel scheduling solutions,” Computers and Industrial Engineering, Vol. 28, No. 4, pp. 745-754 (1998).
35. Easton, F. F., and Rossin, D. F., “Equivalent alternate solutions for the tour scheduling problem,” Decision Sciences, Vol. 22, pp. 985-1007 (1991).
36. John, M. L., and Robert, J. V., “Robust optimization of large-scale systems,” Operation Research, Vol. 43, No. 2, pp. 264-281 (1995).
37. Kenyou, A. S., and Morton, D. P., “Stochastic vehicle routing with random travel times,” Transportation Science, Vol. 37, No. 1, pp. 69-82 (2003).
38. Langerman, J. J., and Ehlers, E. M., “Agent-based airline scheduling,” Computers and Industrial Engineering, Vol. 33, No. 3-4, pp. 849-852 (1997).
39. Lau, H. C., “On the complexity of manpower shift scheduling,” Computers and Industrial Engineering, Vol. 23, No. 1, pp. 93-102 (1996).
40. List, G. F., Wood, B., Nozick, L. K., Turnquist, M. A., Jones, D. A., Kjeldgaard, E. A., and Lawton, C. R., “Robust optimization for fleet planning under uncertainty,” Transportation Research, part E, Vol. 39, pp. 209-227,(2003).
41. Lučić, P., and Teodorovic, D., “Simulated annealing for the multiobjective aircrew rostering problem,” Transportation Research, Part A, Vol. 33, pp. 19-45 (1999).
42. Morris, J. G., and Showalter, M. J., “Simple approaches to shift, days-off and tour scheduling problems,” Management Science, Vol. 29, No. 8, pp. 942-950 (1983).
43. Narasimhan, R., “An algorithm for single shift scheduling of hierarchical workface,” European Journal of Operational Research, Vol. 96, pp. 113-121 (1996).
44. Ruszczynski, A. and Shapiro, A., “Stochastic Programming,” Elsevier, Amsterdam (2003).
45. Stancu Minasian, I. M., “Stochastic programming with multiple objective functions,” Editura Academiei, Bucharest, (1984).
46. Striskandarajah, C., Jardine, A. K. S., and Chan, C.K., “Maintenance scheduling of rolling stock using a genetic algorithm,” Journal of the Operational Research Society, Vol. 49, pp.1130-1145 (1998).
47. Thengvall, B.G., Bard, J. F., and Yu, G., “Balancing user preferences for aircraft schedule recovery during airline irregular operations,” IIE Transactions on Operations Engineering, Vol. 32, pp.181-193 (2000).
48. Thengvall, B.G., Yu, G., and Bard, J.F., “Multiple fleet aircraft schedule recovery following hub closure,” Transportation Research, Vol.35A, pp.289-308 (2001).
49. Yan, S., and Yang, D. H., “A decision support framework for handling schedule perturbation”, Transportation Research, Vol. 30B, pp. 405-419 (1996).
50. Yan, S., and Lin, C., “Airline scheduling for the temporary closure of airports,” Transportation Science, Vol. 31, pp. 72-82 (1997).
51. Yan, S., and Tu, Y., “Multi-fleet routing and multi-stop flight scheduling for schedule perturbation,” European Journal of Operational Research, Vol. 103, pp. 155-169 (1997).
52. Yan, S., and Chang, J. C., “Airline cockpit crew scheduling,” European Journal of Operational Research, Vol. 136, No. 3, pp. 501-511 (2002).
53. Yan, S., Tang, T. T., and Tu, Y. P., “Optimal construction of airline individual crew pairings,” Computers and Operations Research, Vol. 29, pp. 341-363 (2002a).
54. Yan, S., Shieh, C., and Chen, M., “A Simulation Framework for Evaluating Airport Gate Assignments,” Transportation Research, Vol. 36A, No. 10, pp. 885-898 (2002b).
55. Yan, S., Yang, D. H. and Chen Y. C., “A model and a solution algorithm for airline line maintenance manpower supply planning with multiple aircraft type maintenance certificates,” Journal of Chinese Institute of Engineers, Vol. 27, No. 5, pp. 719-729 (2004a).
56. Yan, S., Yang, D. H., and Chen, S. H., “Airline short-term maintenance manpower supply planning,” Transportation Research, Vol. 38A, pp. 615-642 (2004b).
57. Yan, S., Tang, C. H., and Shieh, C. N., “A simulation framework for evaluating airline temporary schedule adjustments following incidents,” Transportation Planning and Technology, Vol. 28, No. 3, pp. 189-211 (2005a).
58. Yan, S., Chi, C. J., and Tang, C. H., “Inter-city bus routing and timetable setting under stochastic demands,” Transportation Research, Part A (2006). (accepted)

指導教授

顏上堯(Shang-Yao Yan)

審核日期

2006-7-14

推文