台灣高速鐵路公司為一BOT鐵路旅客運輸營運者，必須盈虧自負。由於鐵路運輸業的固定成本比例較高，因此在營運時，就必須妥善的對鐵路容量做分配，以使得營運收益為最大，如此公司的營運獲利才能最大。本研究之目的即是針對鐵路的座位配置問題，建立一套鐵路座位配置模式，來尋求最佳的座位配置，此座位配置妥善的利用鐵路容量並使營運收益為最大。

　　由於營運者追求營運收益為最大，但是旅客追求旅行成本最小，且雙方的決策受到彼此影響，因此本研究之模式利用雙層次數學規劃的概念來架構。在雙層次的座位配置模式裡，旅客需求模式為下層問題，將旅客選擇之行為轉換成一羅吉特指派模式，訂位上限為下層的限制式，訂位上限也就是下層的路段容量限制。營運者的座位配置模式為上層問題，以高速鐵路所提供不同的列車服務來計算訂位上限，並且套入實際收益大於預測收益之可能性的隨機模式，鐵路容量就是上層模式的限制式。本研究最後以模擬退火法將兩個模式串接，上層模式不斷的尋找新的一組訂位上限，新的訂位上限會使下層模式計算出該訂位上限之下旅客所產生的需求，並且依此需求計算出預測的收益；由模擬退火法的過程最後尋找出最佳的一組訂位上限，在此組訂位上限之下所產生的收益為最大。因此整個研究的求解是以模擬退火法之概念的演算法進行求解。

　　在實證測試方面，最終可以得到以下幾點結論：
1. 測試結果驗證模式推導與模式求解方法之正確性與可行性。
2. 本研究範例的最佳解無論實際收益大於預測收益之可能性為何，都在該最佳解區域附近。
3. 在需求變動不大的情況下，本研究範例結果顯示該最佳解仍然幾乎沒有變動。

　Taiwan high-speed rail corporation (THSRC) is a operating corporation of build-transfer-operate (BOT) contract of passenger railway transportation, and this corporation must be responsible for its profit even it is minus. The intention of the research is that to develop a model of railway seat allocation would find the best seat allocation, and this seat allocation makes the revenue be maximum of all.

　Because the operator wants to have the maximum revenue and the passengers wants to pay the minimum traveling cost, the research develops bi-level mathematical programming model to solve this problem. The lower level model is the model of passenger demand and the higher lower level model is the model of railway seat allocation.

　The research takes simulating annealing method to develop the solving algorithm of the railway seat allocation model. The process of this simulating annealing algorithm would find a crop of solutions, and the crop of solutions is the best crop of booking limits. Under this crop of booking limits, the revenue of sold railway tickets will be the maximum.

　In a numerical case study, the research present the results of the railway seat allocation model. By this results, the model is proved useful and correct.

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14.網站資料，台灣高速鐵路股份有限公司，http://www.thsrc.com.tw/