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道路寬度 定義的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦谷川彰英寫的 東京「地理‧地名‧地圖」之謎：解讀不為人知的「首都」歷史！ 和詹氏書局編輯部的 營建法令輯要95年度合訂本都 可以從中找到所需的評價。
另外網站88年版【臺北市建築管理案例彙編】修訂說明也說明：配合「臺北市土地使用分區管制自治條例」第八十七條規定，將道路寬度七公尺修訂為八公尺。 ... 一、依台北市土地使用分區管制規則第二條十一款定義：基地臨接較寬道.
這兩本書分別來自遠足文化 和詹氏所出版 。
東南科技大學 營建科技與防災研究所在職專班 蘇世豐所指導 宋威儀的 狹小巷弄的老舊建築火災預防與搶救之研究- 以新北市板橋區朝陽里為例 （2021），提出道路寬度 定義關鍵因素是什麼，來自於狹小巷弄、老舊住宅、火災搶救、住宅用火災警報器。
而第二篇論文淡江大學 建築學系碩士班 陳珍誠所指導 徐笠仁的 結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立 （2021），提出因為有 形態生成、多目標最佳化、基因演算法、基因編碼、適應度目標參數的重點而找出了 道路寬度 定義的解答。
最後網站第八章道路設計程序及準則Flashcards - Quizlet則補充：8.4 道路橫斷面設計. ※定義：沿著道路寬度所切開之剖面. 8.4.1 道路橫斷面構成要素：同8.3. 8.4.2 車道寬. ※各種車道種類的寬度. ※影響舒適、行車速率、交通容量.
東京「地理‧地名‧地圖」之謎：解讀不為人知的「首都」歷史！
為了解決道路寬度 定義 的問題，作者谷川彰英 這樣論述：
寬永寺與增上寺其實是建來守護江戶城的？ 山手線原本並不是環狀線？！ 為何東京的地下鐵會有Metro跟都營之分？ 東京車站改以紅磚打造的理由是？ 站在名為「富士見坂」的坡道上真的看得見富士山嗎？ 葛飾區「龜有」原名其實是「龜無」？！ 本書要介紹的是被埋藏在東京的地理、地名與地圖裡的歷史小插曲，也介紹許多觀光客肯定不知，在地居民也不一定知曉的東京雜學知識。 東京是作生意與學問的地方。這裡的各個車站總而言之滿溢著人潮，其中大部分都是上班族或者學生。看著他們倉惶地穿過車站與街道的模樣，就感覺應該是沒有閒暇去思考東京這個城市是如何形成、又有怎樣的構造。 本書主要由「從『江戶
』到『東京』追尋巨大都市的根源」、「躍於地圖之上東京變貌之謎」、「從交通發展觀察東京的過去、現在與未來」、「隱藏於地形中的奇妙地理」、「從地名解讀東京的歷史」這五大項目構成，集結並介紹六十七個精選的「謎團」。 當然，讀者或許早已知道部分謎團的答案，但從歷史、地理與地圖等廣泛領域收集而來的這些謎團其中必有難以解開的項目，自行試試看答對的機率有多少也是享受本書內容的方法之一。「竟然還發生過這樣的事」、「原來如此，這麼說來的確是這樣」，書中應該也會有不少故事會讓讀者不禁如此點頭稱是。只要您願意翻開本書，一定會從中找到許多想跟朋友或知己分享的話題。 本書不論男女老少都很適合閱讀，也
匯集了許多學校不會教的有趣故事。讀完本書之後，想必讀者看待東京的觀點一定會有所改變。
狹小巷弄的老舊建築火災預防與搶救之研究- 以新北市板橋區朝陽里為例
為了解決道路寬度 定義 的問題，作者宋威儀 這樣論述：
老舊住宅經常位狹小巷道之內，狹小巷道本道路寬度就有限且路長可能長達百米以上，伴隨著大量汽機車任意、雜物堆積、老舊電線林立與特定之區域可能在日間作為市場用途、夜間可能為夜市等情形。搶救災害搶救的是時間效率，即災害帶來的損失會隨著時間快速的擴大，以上所述影響災害搶救之因素使狹小巷弄老舊住宅搶救難度大幅上升。火災搶救成功與否的關鍵在於「時間」，本篇研究將討論影響搶救時效之兩大基本面向，分別為「預防」及「搶救作為」。火災預防方面著重在消防民力團體(義消防火宣導隊)以及推廣住宅用火災警報器之成效，藉由上述作為提早發現火災之發生，以利及早應變、逃生及報案。搶救作為方面主要探討消防分隊端對於狹小巷弄火災搶
救時之任務分工與作為，並研擬對應之精進方式(例如:繪製搶救困難地區之轄區道路圖，以及使用水帶車一邊拖行一邊佈線等)。希望藉由上述兩面向使火災被提早發現並及時撲滅，已達民眾生命財產損失減少之最大化。
營建法令輯要95年度合訂本
為了解決道路寬度 定義 的問題，作者詹氏書局編輯部 這樣論述：
將95年度建築相關法律修正、新增與刪除部分，加以編輯和匯整，適合常需查詢相關法令者使用。
結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立
為了解決道路寬度 定義 的問題，作者徐笠仁 這樣論述：
建築設計可以被視為涵蓋因何（What）、為何（Why）以及如何（How）三個工作步驟的解決策略（Problem-Solving）程序。回溯既往的學習經驗，不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題，而在形式操作過程中，對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時，由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題，均有明確的建築機能需求指示，學習者絕少能自行釐清，從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時，過於強調直觀式的形式美學操作訓練，亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之
間的相互對應關係。 建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程，它實際上是整體解決策略（Strategy）的具體呈現。因此，在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的，所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應，其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則，數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式，並以此為依據推導出形式解決方案，而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序，為本研究主要之研究動機所在。 本研究旨在建立結合形態生成與建
築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例，將其轉譯為建築量體形態生成程序，並轉換編程為Grasshopper演算步驟，進行建築量體形態生成之邏輯演繹，藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件，就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數，以及環境控制參數三者，主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下，形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題（Multi-Objective Optimization Problem），依循基因
演算法（Genetic Algorithm），最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中，通過適應度函式計算得出適應度數值Fitness Value）對種群內的個體進行評估，並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼，並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優（Pareto Optimal）之 Wallacei X 分析插件，進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。 研究結果顯示，變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數，同時變動程序D—Nest建構線
序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數，均會增加建築量體總體積與總表面積，從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現，採用平均適應度級別（Average of Fitness Ranks）分析方法進行最優方案選擇，程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於最終建築量體方案之總表面積。