การพัฒนาแบบจำลองสารสนเทศเพื่อเลือกเส้นทางโดยสารรถประจำทางบนพื้นฐานอัลกอริทึมพลวัต เอ สตาร์

Main Article Content

กมลวรรณ พงษ์ศิลป์
สุขสวัสดี ณัฏฐวุฒิสิทธิ์

Abstract

งานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงทดลองมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัญหาและแนวทางการพัฒนากลไกการเลือกเส้นทางโดยสารรถประจำทาง โดยผู้วิจัยได้นำแนวคิดการคัดเลือกเส้นทางด้วยอัลกอริทึมพลวัต เอ สตาร์มาใช้เพื่อค้นหาและคัดเลือกเส้นทางที่เหมาะสมแก่ผู้ใช้งาน ทำให้ช่วยคำนวณเวลาและวางแผนการเดินทางได้อย่างมีประสิทธิภาพ เครื่องมือที่ใช้ในงานวิจัย ได้แก่ แบบจำลองสารสนเทศเพื่อเลือกเส้นทางโดยสารรถประจำทางที่ถูกพัฒนาขึ้นด้วยภาษาสวิฟท์บนพื้นฐานอัลกอริทึมพลวัต เอ สตาร์ กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ ข้อมูลการโดยสารรถประจำทางองค์การขนส่งมวลชนกรุงเทพ (ขสมก.) เส้นทางสาย 207, 51ร, 522 ประกอบด้วย (1) ค่าความเสี่ยงของเส้นทาง (2) ค่าความเหมาะสมของจุดขึ้น-ลงรถโดยสารประจำทาง และ (3) ค่านัยสำคัญของเส้นทางการโดยสารรถประจำทาง สำหรับใช้คำนวนหาเส้นทางที่เหมาะสม ผลการวิจัยพบว่า ผลลัพธ์จากการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญมีค่าเฉลี่ยในระดับดี (ค่าเฉลี่ย ("x̅") = 4.30 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D.) = 0.273) ประโยชน์ที่ได้รับจากงานวิจัยนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการคัดเลือกเส้นทางโดยสารรถประจำทางอื่น ๆ รวมทั้งองค์ความรู้นี้ยังสามารถนำไปขยายผลทางวิชาการได้ต่อไปในอนาคต

Article Details

How to Cite
พงษ์ศิลป์ ก., & ณัฏฐวุฒิสิทธิ์ ส. (2018). การพัฒนาแบบจำลองสารสนเทศเพื่อเลือกเส้นทางโดยสารรถประจำทางบนพื้นฐานอัลกอริทึมพลวัต เอ สตาร์. PKRU SciTech Journal, 2(1), 1–6. Retrieved from https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/pkruscitech/article/view/154896
Section
Research Articles

References

[1] วีรพันธ์ รุจิเกียรติกำจร, และวีรินทร์ หวังจิรนิรันดร์. (2556). การศึกษาค่าใช้จ่ายในการเดินทางและค่าใช้จ่ายด้านพลังงานของการเดินทางแต่ละรูปแบบ: กรณีศึกษาเส้นทางสะพานใหม่-สีลม.
วารสารวิจัยพลังงาน มหาวิทยาลัยจุฬาลงกรณ์, 10(1).

[2] Burke, J. & Nishitateno, S. (2013). Gasoline Prices, Gasoline Consumption, and New Vehicle Fuel Economy: Evidence for a large sample of countries. Energy Economics 36, 363-370.

[3] Lane, B. W. (2010). The relationship between recent gasoline price fluctuations and transit ridership in majorUS cities. Journal of Transport Geography 18, 214-225.

[4] ชนินทร์ เขียวสนั่น. (2547). การส่งเสริมระบบขนส่งมวลชนในเขตเมืองชั้นใน กรณีศึกษาพฤติกรรมการเดินทางของผู้ใช้รถยนต์ส่วนบุคคลในย่านธุรกิจถนนสีลม. (วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). สาขาวิชาการวางแผนชุมชนเมืองและสภาพแวดล้อม สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง.

[5] ธเนศ ขุมทรัพย์. (2549). ความสัมพันธ์ระหว่างค่าใช้จ่ายด้านที่อยู่อาศัยค่าใช้จ่ายในการเดินทางเข้าสู่แหล่งงาน และที่ตั้ง ที่อยู่อาศัย: กรณีศึกษาผู้ที่ทำงานในอาคารสำนักงานย่านถนนสาทร. (วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). สาขาวิชาเคหการ ภาควิชาเคหการ คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

[6] อรอนงค์ กฤตยาเกียรณ์. (2545). การจัดทำพื้นที่จอดรถยนต์เพื่อสนับสนุนโครงการ ระบบขนส่งมวลชน. (วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). สาขาวิชาการวางผังเมือง ภาควิชาการวางแผนภาคและเมือง คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

[7] ปราชญา สมชื่อ, และภูมิรพี สืบวงษ์รอด. (2557). ระบบติดตามรถยนต์ ด้วยจีพีเอส ผ่านแอพพลิเคชัน บนระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์. (วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต) สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา ตาก.

[8] สุรเชษฐ์ กานต์ประชา, และเศรษฐา ตั้งค้าวานิช. (2557). โครงการวิจัย เรื่อง ระบบติดตามและประมาณเวลาการเดินรถไฟฟ้าด้วยสมาร์ทโฟนผ่านเครือข่าย 3G. คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร.

[9] สุขสวัสดี ณัฏฐวุฒิสิทธิ์, และประสงค์ ปราณีตพลกรัง. (2554). การพัฒนาแบบจำลองการจัดเส้นทางการเดินทางที่เหมาะสมในรูปแบบพลวัตของอัลกอรึทึม เอ สตาร์. บทความวิจัย การประชุมทางวิชาการระดับชาติด้านคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ ครั้งที่ 7.