Abstract
本研究在具時窗限制的車輛途程問題的規劃中同時考量交通擁塞和道路選擇的問題，並稱此問題為「依時性可選擇道路之車輛途程問題」(TDAVRP)。經過比較相關的依時性車輛途程問題之文獻及總結TDAVRP的問題特性後，在多重圖的結構下提出一個混合整數規劃的模型，經由索羅門五位顧客點的測試例題以ILOG CPLEX軟體驗證模型的可行性。由於TDAVRP為非指數時間可解的複雜問題，故進一步參考粒子群演算法(PSO)的原理發展了演算法。藉由適當的編碼與解碼和區域改進，研究中的兩階段粒子群演算法在各階段處理了不同但相關聯的議題，結合兩部分的結果可得到一組完整的路徑解。在ILOG CPLEX軟體可解的小問題下，使用索羅門的測試例題和文獻中的連續型時間函數來驗證PSO的精確度和效率，比較結果顯示所提出的演算法可在短時間內找到最佳解或近似解。此外敏感度分析也用來評估參數或資料改變對結果的影響。當問題的顧客分佈為群聚型態時，替代路徑的存在較其他問題為重要，最後TDAVRP問題的時窗違反情況和成本都比依時性車輛途程問題(TDVRP)還低。