台灣高鐵預計將於民國96年完工，其完工之後必定對於西部走廊的城際客運產生相當的影響，本研究之主要目的在於發展出一套有系統的定價方式。由於高鐵票價訂定除了受到高鐵費率調整機制的影響之外尚受到旅客需求與發車班次的影響，因此高鐵營運者必須依照旅客選擇行為的改變來訂定其票價，並可藉由票價的改變來了解旅客需求的變動情形。
基於上述研究目的，本研究不考慮各運具之間的彼此競爭，設計以一個小時為基礎之路線班次，作為設計網路以進行各種分析求解，並且針對不同變數改變來進行敏感度分析。
本研究主要包括了四個部份，首先探討高鐵的服務班次與票價之選擇行為，並建立旅客之選擇模式，也就是將旅客的選擇行為轉換成網路結構的形式，旅客的旅行成本即網路上的路段成本，再利用貝爾(Bell)的隨機使用者均衡來求解，其結果可以用以分析在已知服務班次與票價下旅客的選擇行為。
其次，將營運者與旅客的需求分為上下兩層的數學規劃形式，並利用雙層次數學規劃方法以及敏感度分析資訊來進行測試，其中上層是為營運者的最適定價問題，下層為旅客的選擇問題，並利用敏感度分析資訊將下層問題視為上層問題的限制式來進行求解。
接著，為了解每一種變數改變對於營運者與旅客之影響，本研究針對不同的變數來進行敏感度分析，並藉由改變單一變數的方式來觀察其對模式結果的影響，而營運者可藉由此敏感度分析來了解旅客選擇的改變。
最後，本研究嘗試不同的定價方式，加入起訖點差別定價，即針對每一對不同的起訖點來進行差別定價，以觀察不同的定價方式對於營運者或旅客所產生之影響，更冀望能藉由上述的研究來提升高速鐵路的營收績效。

Taiwan high-speed rail (HSR) will be operating in year 2007, and it must have a significant influence to the intercity passenger transport of western corridor of Taiwan. To establish a pricing system is purpose of this research is. In generally, Taiwan HSR’s pricing strategy is not only restricted by the government, but also affected by the passenger’s choice. As a result, the operator must price according to understanding the passenger’s choice, and can also realize the passenger’s demand by changing price.
This study does not consider the competition between different transportation systems. And design one-hour time table to testing the passengers’ choice model by using sensitivity information.
Therefore, this research includes four parts. In the first part, the study focuses on the passenger’s choice model. We set the price and time table, and transfer them to a network system. Then use the Bell’s iterative balancing algorithm to solve it. The result can be use to analysis the passenger’s choice behavior under the price and time table that we already know.
Secondly, the study separates the operator and passenger into two different levels. The upper level is operator pricing problem, and the lower level is passenger’s choice problem. By using bi-level programming method and sensitivity information, we can transfer the lower level become the restriction of the upper level.
Thirdly, in order to understanding how every variable influence passengers’ choice, the study observes the changes of the results by changing every variable. And the operator can use this sensitivity analysis information to realize the change of the passenger’s choice.
At last, this search tries another pricing method to the upper level problem. The pricing is based on different O/D pair, so as to observe different pricing strategy’s influence on operator and passengers. We also hope this search can improve the efficient of the HSR’s revenue.

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