在運輸業的訂票系統中座位置派及座位配置是非常重要的，座位指派不當會導致運具的裝載率及票箱收入的減少。特別是在多區間的鐵路運輸系統中，座位指派顯得格外重要。適當的將團體旅客的座位進行拆散及讓旅客在途中換座，能導致列車的座位利用率提升。既使讓旅客在旅途中換作位會提升座位利用率，若沒有適當的模式將導致因為換座位造成的不便。因此，本研究基於上述概念，建立一個靜態鐵路座位指派模式以及一個動態鐵路座位指派模式，以同時最大化列車的座位利用率及最小化旅客換座位的次數。
過去許多文獻建立了靜態座位指派模式及動態座位指派模式，其中部分文獻採用過去訂票歷史資料並且以裝箱問題為基礎建立靜態鐵路座位指派模式。基於上述概念，本研究以多目標數學規劃建立新的靜態鐵路座位指派模式，此模式首先讓旅客在每站都換座位，以將長區間的訂票轉換為短區間的訂票，接著再將各旅客在各區間的座位進行互換，以減少旅客換座位的次數，並且同時最大化列車的座位利用率。
在動態鐵路座位指派模式部分，本研究建立模糊邏輯控制模式來處理實際及時訂票給位的問題，此模式以列車當前的座位利用率及訂票旅客的搭乘區間長度控制旅客 是否需要在途中換座。接著，分別建立以主觀設定模糊邏輯規則的模式以及以基因演算法優化模糊邏輯規則的模式，並且進行比較。
在一個有 6個車站及 6個座位的簡例當中，可以看出以起迄站間換作位的靜態鐵路座位指派模式較不換座位的靜態鐵路座位指派模式提升 6.7%的座位利用率，且僅需要一位旅客換座位。在另一個有 8個車站及 10個座位的簡例當中，可以得到動態的以主觀設定模糊邏輯規則的模式以及以基因演算法優化模糊邏輯規則的模式皆可以最大化座位利用率，但以主觀設定模糊邏輯規則的模式的換座位次數較多，有 5筆訂位旅客換座位，而以基因演算法優化模糊邏輯規則的模式僅有式僅有3筆訂定位旅客換座位。接著，本研究以普悠瑪筆訂定位旅客換座位。接著，本研究以普悠瑪218次，行駛樹林到花蓮次，行駛樹林到花蓮的列車進行實例驗證。的列車進行實例驗證。結果得到本研究提出的兩個鐵路動態座位指派模式的指派結果得到本研究提出的兩個鐵路動態座位指派模式的指派結果與過去台鐵的座位指派結果相比皆提升結果與過去台鐵的座位指派結果相比皆提升0.1%座位利用率。但是，座位利用率。但是，以主觀設以主觀設定模糊邏輯規則的模式產生過多筆訂票的旅客換座位定模糊邏輯規則的模式產生過多筆訂票的旅客換座位(共79筆筆)；然而，以基因演算法優化模糊邏輯規則的模式僅總共產生演算法優化模糊邏輯規則的模式僅總共產生4筆訂票旅客換座位，因此有較高的筆訂票旅客換座位，因此有較高的可能被應用。 |
