車輛間的通訊的已經越來越普及，智慧型車輛系統可以幫助使用者更容易得到資訊。隨著使用者的需求增加和製造車輛廠商的投資驅使車輛之間的溝通更加容易實現。在這個領域中有很多的應用和服務正慢慢增加中，除此之外，也有一部份的路由已經被開發出來但卻不適合這個移動性高的網路。因此我們試著找出一個適合這個系統的路由方案。 為了要改善系統效能跟減少delay時間，我們選擇地理位置相關的路由協定LAR來減少flooding封包。LAR是一種reactive的路由協定且它使用地理位置來減少flooding的overhead，然而LAR並沒有把壅塞的情況考慮進去，因為這是一個減少delay的重要因素。所以我們提出一個新的方案，叫做Traffic Aware Location Aided Routing (TALAR) 來改善壅塞的情況。我們也考量使用AP的優點、像較大的傳輸範圍以及固定的傳輸範圍，來更有效的找出路由路徑。 我們使用QUALNET simulation來評量，結果顯示delay時間有明顯改善，所以認為他的確有助於這個高速智慧型車輛的系統。 / The growth of inter-vehicle communication is exploding. An intelligent vehicular system (IVS) can help users in vehicles to get information more conveniently. The requirements from users and investment of car manufacture drive vehicle communication to become reality. Many applications and services are in demand over this new technology. Some architecture and routing methods have been developed, however, they may not suitable for IVS due to its high mobility and variable environment. Therefore, we try to find out a good routing solution for this system. In order to improve the performance and decrease delay, here we select geographic routing LAR (Location-Aided Routing) to reduce the flooding overhead. LAR is a reactive routing and it utilizes location information to reduce the flooding overhead. However, it seems not to take congestion into account which is an important factor for reducing delay. We propose a new scheme, called Traffic Aware Location Aided Routing (TALAR) to improve the congestion situation. We also use the AP’s advantageous properties such as extended transmission range and stability to help routing paths getting more efficient. We evaluate the performance via QUALNET simulations, and the results show the improvement of delay time. In the high mobility vehicular systems, it does help to construct an Intelligent Vehicular System.

以往銀行推動消費金融業務的商業模式，以行員對客戶採行一對一銷售的Retail Model為主，透過直接服務的方式有效傳遞資訊，並能深耕客戶維護良好關係。然而，針對消費金融業務具有案件多、金額小之特性，除了上述Retail Model外，藉由尋求合作夥伴的配合，發展一對多的服務方式，以Wholesale Model快速達到規模經濟，成為拓展業務的另一項選擇。以車輛貸款為例，銀行與車輛經銷體系或其他金融服務業者進行業務合作，藉著通路型態的改變，以B2B2C的方式間接觸客戶，並將產品、服務與作業程序標準化，以降低營運與時間成本，創造彼此合作的最佳效益，為對Wholesale Model最好的詮釋。由於Retail Model與Wholesale Model各有其運作上的優勢及考量，各銀行依其業務策略、關鍵資源與競爭優勢選擇運用適合自身發展的模式。 本研究以個案公司之消費金融業務在拓展產品線與增加銷售通路，以創造利潤最大化及擴大客戶規模的策略目標下，評估將採取傳統Retail Model或增加Wholesale Model重返車輛貸款市場為題，探討企業以後進者的角色切入成熟產品與穩定市場時的考量與思維，以及如何突破現有框架，發展符合個案公司發揮關鍵資源，展現企業能耐的商業模式。本研究並分析個案公司的特色與優勢，對應外部分工差異、貸款案件控管、受託機構風險、成本效益與市場定位等面向，對於選擇營運模式決策的影響。本研究發現，當個案公司加入車輛貸款市場的競爭時，除了確實掌握市場脈動外，運用利基在諸多價值活動的規劃上創造新的市場區隔，尋求商業機會，以創新的商業模式因應發展策略與核心目標。

本論文因受限於順服觀念運用在研究方法上的限制、政策執行理論本身的發展、及筆 者能力，故採兩個方向來探討之：首先是從順服觀念在政策執行理論中的發展為著力 點，利用文獻研究方法，依序從傳統理論、行為主義時期、當代最主要政策執行理論 、開發中國家與我們自己國家對順服觀念的發展與運用。來探討順服觀念；其次是從 個案研究的方法，去了解順服觀念實際運用在研究中，所能擴大研究者對問題視野的 可能性是如何，而個案研究所採的對像是，交通警察對車輛在道路上違規駕駛取締為 例 全文一冊，共分5 章, 14 節,約7 萬餘言 第1 章: 緒論研究動機目的和範圍、名詞界定，研究限制 第2 章：政策執行理論中順服觀念的發展研究最後筆者認為順服觀念是隨著公共行政 學的發展而漸次被提出：從早期強調X 理論時期的Obedience Conformity和Docility 到強調Y 理論時期對compliance或Noncompliance 的提出: 從早期強調科學管理而著 重探討組織內上下階層單向關係到強調組織與外部標的團體雙向關係的行為主義時期 . 第3 章: 個案理論架構, 提出從順服角度分析的架構、問題與假設。並強調順服只為 影響政策執行的必要條件。 第4 章：個家研究結果，筆者根據分析架構從順服的角度來看政策執行者與標的群體 在面臨許多足以影響順服或順眼的相關變項時的行為與態度。並依此比較找出彼此間 的認知差異。 第5 章：結論根據全文做回顧與檢討。

前言 第一章 鐵路、公路交通政策、組織機構暨發展情況。 第二章 鐵路、公路交通運輸在其整個國民經濟發展中的作用。 第三章 鐵路、公路運輸能力之評析。 第四章 機車（火車頭）車輛工業與汽車工業。 第五章 經濟面的探討與評析。 第六章 鐵路、公路建設與國父孫中山先生實業計劃中鐵路、公路建設計劃之比較。 第七章 鐵路、公路建設未來的發展趨勢。 第八章 結論

本研究以單一汽車貨運業者的角度，評估當運輸需求大於自有車輛服務能力時，考量車種、時窗、貨物量等因素，以最小化成本為目標進行途程規劃，利用運輸水平整合、協同合作的概念，將未能滿足之需求任務委外給其他同業進行。 本研究主要分為兩階段，第一階段先確認是否需要委外，以禁忌搜尋法找出最節省成本之配送途程以及委外任務，解決業者選擇以自有車輛運送或委外給其他運輸業者服務的問題；而第二階段則是在確定委外的任務後，決定委外的對象，不僅考量對方出價，也評估對方的營運能力、商譽、風險管理、服務品質等因素，建構一多準則決策模式，透過網路程序分析法(ANP)決定評選準則權重，再利用VIKOR排序法決定各個方案之排序，希望能在不遺失客戶訂單及信任的期許下，決定最適合的委外對象。 / From the perspective of trucking carriers, concerning transport horizontal integration and collaboration, when the vehicles are insufficient to meet the demand of transport, carrier could seek for other carrier’s help. In this study, we consider vehicle types, capacity, time windows, and the objective of minimum cost, to do vehicle route planning, and also decide which tasks should be outsoursed. There are two phases in this study. First, after checking the insufficiency of own trucks, we use Tabu search to solve Vehicle Routing Problem with a Private fleet and a Common carrier (VRPPC) in order to find out the route of own vehicles and the tasks to be outsourced. In second phase, we will select the carrier to do those tasks. We not only consider the price of outsourcing, but also evaluate the capacity, service quality, risk management, and the goodwill of the company. We use Analytic Network Process (ANP) to decide the weight of each criterion, and VIKOR to rank each case and select the best one.