鐵路超限超重貨物裝載加固可拓實例推理方法

游 偉，雷定猷

中南大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，長沙 410004

鐵路超限超重貨物裝載加固可拓實例推理方法

游 偉，雷定猷

中南大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，長沙 410004

YOU Wei,LEI Dingyou.Extension and case-based reasoning method for loading and reinforcement of railway out-of-gauge and enhanced-load goods.Computer Engineering and Applications,2013,49（18）：24-28.

CNKI出版日期：2013-06-18 http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20130618.1559.003.html

1 引言

經(jīng)濟的持續(xù)增長與城市化進程的加快，促使我國貨物運輸需求迅速增長；公路運輸?shù)南匏俸拖掭d使得越來越多的貨物尤其是超限超重貨物回流至鐵路，對超限超重裝載加固和運輸質(zhì)量提出了更高的要求。超限超重貨物具有長大、笨重、價值昂貴等特征，裝載加固影響因素眾多且部分因素?zé)o法量化，致使超限超重貨物裝載加固決策問題更加復(fù)雜與非結(jié)構(gòu)化，是一個半結(jié)構(gòu)化問題，應(yīng)設(shè)計知識表達模型描述以提升超限超重貨物裝載加固決策水平。雷定猷、韓伯領(lǐng)和王新宇等通過分析超限貨物運輸基本特征及影響因素，設(shè)計了超限貨物運輸評價指標(biāo)體系及其評價方法[1-2]，初步探討了闊大貨物裝載推理方法[3-5]；李笑紅等構(gòu)建了闊大貨物裝載加固方案的評價指標(biāo)體系[6]，王花蘭等采用灰關(guān)聯(lián)法制定貨物裝載加固方案[7]，李笑紅、王久梗和韓梅等提出了圓柱體貨物超限程度的判定方法[8-9]，李方豫等采用配重方式以降低超限貨物等級[10]。本文通過構(gòu)造裝載加固可拓基元模型，研究并提出裝載加固可拓實例推理方法，切實解決具有半結(jié)構(gòu)化性質(zhì)的鐵路超限超重貨物裝載加固決策問題。

2 可拓基元模型構(gòu)建

鐵路超限超重貨物裝載加固決策由裝載數(shù)據(jù)（指裝載貨物、準(zhǔn)用貨車、裝載方式、加固方式和決策參數(shù)）和裝載規(guī)則兩部分構(gòu)成，旨在制定安全合理的超限超重貨物裝載加固方案?；诳赏貙嵗评淼难b載加固推理技術(shù)包括實例檢索、表示、維護與修改等技術(shù)，其中裝載加固實例表示是實例檢索和推理的基礎(chǔ)，實例的表示方法和組織結(jié)構(gòu)直接影響到基于實例推理的效率和準(zhǔn)確度，裝載數(shù)據(jù)及其規(guī)則即為裝載加固推理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和推理規(guī)則兩大模塊，并采用可拓基元的形式表征超限超重貨物裝載加固實例。

（1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模塊的可拓基元。超限超重貨物一般具有重量、長度、寬度、高度、支重面長等特征值，可拓表達如下：

其中，分別是裝載貨物物元R1的特征屬性及其特征值 (i=1，2，…，11)，=R11是R1的子物元。其他超限超重貨物裝載加固基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模塊的可拓基元表達如下：

（2）推理規(guī)則模塊的可拓基元。裝載加固方案中所涉及的各種裝載規(guī)則如參數(shù)和推理規(guī)則可以用狀態(tài)表和規(guī)則表的形式表征。將狀態(tài)表定義為一個三元組形式：Condition(ID，Object，Value)，其中，ID、Object、Value分別表示狀態(tài)的唯一標(biāo)識、狀態(tài)主體及其屬性，且狀態(tài)主體Object可以由其屬性Value進行確定。采用物元的形式，裝載加固推理規(guī)則描述如下：

其中，Identify-rules表示規(guī)則的唯一標(biāo)識號；Conditions表示該規(guī)則的狀態(tài)集，可以以子物元的形式描述復(fù)雜狀態(tài)集。Relations表示狀態(tài)之間的邏輯運算關(guān)系，v3的取值可以為AND、OR、NOT或空，當(dāng)v3的取值為空時表示只有一條狀態(tài)記錄。例如對于規(guī)則：“當(dāng)貨物重量大于70 t，而支重面長度小于等于10 000 mm時，可采用凹型車裝載”。將其用物元形式表示，則有：

3 實例推理算法設(shè)計

3.1 局部與全局相似度算法

超限超重貨物裝載加固可拓實例推理是否成功，其衡量的標(biāo)準(zhǔn)主要取決于推理過程中能否快速而準(zhǔn)確檢索出與待解實例相似的實例，為待解實例提供決策參考。待解實例和實例庫中歷史實例的本質(zhì)特征必須具有一定程度的相似，這是采用可拓實例推理技術(shù)求解此類問題的關(guān)鍵。相似度計算結(jié)果的好壞影響可拓實例推理結(jié)果，根據(jù)相似度在推理算法中的級別不同，將其劃分為局部相似度（即為實例各個特征屬性級的相似度）和全局相似度（即為實例級的相似度）兩類，均具備自反性、非負性和對稱性。在計算相似度前首先要對特征值進行無量綱化處理，即把特征參數(shù)的取值全部轉(zhuǎn)化為[0，1]內(nèi)的值。對于定量描述的數(shù)值型特征屬性，采用式（1）進行去量綱化：

其中，Mij表示第i個實例第j項屬性的取值，maxti和minti分別表示所有實例的第j項屬性的最大值和最小值。裝載加固可拓實例屬性值有區(qū)間和數(shù)值之分，區(qū)間與區(qū)間、數(shù)值與數(shù)值、數(shù)值與區(qū)間之間的相似度計算公式如下：

（1）區(qū)間與區(qū)間的相似度。可拓學(xué)中的區(qū)間距不滿足相似度性質(zhì)中的自反性，不能直接進行相似度計算。在原有區(qū)間距的基礎(chǔ)上對區(qū)間距重新定義，設(shè)區(qū)間X=＜x1，x2＞，X0=＜a1，a2＞，則無論X和X0關(guān)系如何，其區(qū)間距為：

將區(qū)間X與區(qū)間X0的相似度定義為：

（2）數(shù)值與數(shù)值的相似度。由區(qū)間與區(qū)間之間相似度的定義，即可推導(dǎo)出數(shù)值與數(shù)值之間的相似度，即當(dāng)a1=a2，x1=x2時，得到數(shù)值與數(shù)值之間的相似度計算公式：

（3）數(shù)值與區(qū)間的相似度。結(jié)合可拓學(xué)中側(cè)距的思想，對點與區(qū)間的距進行重新定義：

其中，x∈X0為待求解問題實際最佳目標(biāo)特征值。因此，數(shù)值x與區(qū)間X0的相似度為：

當(dāng)搜索出的所有實例的已知特征屬性的局部相似度確定以后，即可計算各相似實例與待解實例間的全局相似度；計算全局相似度時，可根據(jù)特征屬性間的關(guān)聯(lián)和屬性對實例總體貢獻程度的不同確定各個屬性相對于總體特征的權(quán)重。論文采用基于標(biāo)準(zhǔn)差的主客觀動態(tài)賦權(quán)算法來對各個屬性進行賦權(quán)，計算局部相似度?；谥骺陀^綜合動態(tài)權(quán)重分配的局部相似度算法步驟如下：

輸入：裝載加固可拓實例相似實例各屬性的相似度。

輸出：裝載加固可拓實例各屬性在全局相似度計算中所占權(quán)重值。

步驟1由局部相似度計算方法計算出m個裝載加固可拓實例的n個屬性的相似度，得到m個實例的局部相似度矩陣：

步驟4計算每個屬性本身的重要程度α'i， 計算公式為：

步驟5由領(lǐng)域內(nèi)專家對實例各個屬性的重要程度進行賦權(quán)，得到專家權(quán)值α″i。

步驟6綜合基于標(biāo)準(zhǔn)差值計算的權(quán)值α'i和專家綜合權(quán)值α″i：

全局相似度計算相當(dāng)于一個多屬性實例的綜合評價。綜合考慮待解實例貨物基元與相似實例貨物基元各屬性特征之間的相似程度，采用基于距的相似度計算方法評價待解實例貨物基元和相似實例貨物基元的相似程度。超限超重貨物裝載加固可拓待解實例與相似實例之間的全局相似度算法：

輸入：待解實例及相似實例的屬性或特征及對應(yīng)的特征值。

輸出：各相似實例的全局相似度。

步驟1接收參數(shù)。接收待解實例貨物基元Rdj和實例庫中符合要求的相似實例貨物基元的屬性或特征cj及其總個數(shù)n。

步驟2構(gòu)造相似實例特征矩陣。結(jié)合貨物基元的特征、特征值或特征值范圍，提取相似實例貨物基元的特征值vij（vij表示第i個實例的第j個特征值，其取值可能為固定

各個屬性的綜合權(quán)重為α=(α1，α2，…，αn)，采用公式（12）計算實例的全局相似度：值，也可能為區(qū)間值，0＜j≤n），并構(gòu)相似實例特征矩陣。

步驟4計算全局相似度。根據(jù)實例貨物基元各屬性的權(quán)值分配，運用全局相似度計算確定各相似實例貨物基元的全局相似度，算法結(jié)束。

3.2 可拓實例推理算法

結(jié)合最鄰近法和知識導(dǎo)引法，運用可拓基元來表達待解實例的貨物規(guī)格，通過貨物規(guī)格特征對實例庫進行多次檢索，然后使用基于距的相似度計算方法評價待解實例和實例庫中各實例之間的相似程度，得到相同實例或相似實例集合，構(gòu)成待解實例決策方案的實例空間，結(jié)合參數(shù)規(guī)則和推理規(guī)則對比按相關(guān)屬性或參數(shù)進行修正，進而得到待解實例的解。

超限超重貨物裝載加固可拓實例推理算法：

輸入：貨物的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)參數(shù)。

輸出：待解實例的解。

步驟1初始化。輸入超限超重貨物的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

步驟2構(gòu)造待解實例貨物基元。根據(jù)可拓基元的知識表示方法構(gòu)造一個待解實例貨物基元Rdj，并提取貨物基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵屬性。

步驟3初次檢索和完全匹配。綜合考慮待解實例的貨物基元關(guān)鍵屬性，依次檢索實例庫中所有既有實例。若實例庫中存在與待解實例貨物基元Rdj相同的實例（兩個實例中的貨物基元特征完全一致），以相同實例作為待解實例的比照實例解，轉(zhuǎn)步驟7；否則轉(zhuǎn)步驟4。

步驟4貨物基元可拓變換。對待解實例貨物基元Rdj進行可拓變換，綜合考慮待解實例貨物基元的關(guān)鍵屬性及衡量條件，構(gòu)造待解實例貨物基元Rdj的領(lǐng)域結(jié)構(gòu)，調(diào)整關(guān)鍵屬性的取值得到可拓后的待解實例貨物基元Rdj-t，擴大實例檢索范圍。

步驟5相似匹配。二次檢索實例庫中所有既有實例，與可拓變換后的待解實例貨物基元Rdj-t進行相似匹配。在相似匹配過程中循環(huán)調(diào)用“相似度推理算法”，計算可拓變換后的待解實例貨物基元與各相似實例貨物基元的全局相似度，對于滿足一固定閾值要求的相似實例貨物基元，構(gòu)造相似實例貨物基元集R，R={Rs1，Rs2，…，Rsm} （m為相似實例貨物基元集中相似貨物基元的個數(shù)）。

步驟6相似實例可拓變換。對相似實例貨物基元集R中的所有貨物基元所對應(yīng)的實例解進行可拓變換，得到相似實例貨物基元的多種可行解，通過裝載加固方案參數(shù)規(guī)則和推理規(guī)則對多種可行解進行推理，尋找滿足原待解實例貨物基元的可行解。若可行解集不為空，轉(zhuǎn)步驟7；否則，結(jié)合相似實例貨物基元集合中裝載加固方案，將各個方案應(yīng)用至原待解實例貨物，并進行裝載加固力值計算，從中選取安全、最經(jīng)濟的方案作為該待解實例的最終解，算法結(jié)束；若力值計算均不能滿足安全需求，則考慮其他加固方式或加固材料直至力值計算結(jié)果滿足要求，并將其結(jié)果作為該待解實例的最終解，算法結(jié)束。

步驟7推理優(yōu)化。對滿足原待解實例貨物基元的所有可行解進行綜合評價，選取最優(yōu)方案作為原待解實例貨物基元的解，算法結(jié)束。

自20世紀90年代起開始從事鐵路超限超重貨物運輸與裝載加固的理論研究與現(xiàn)場實踐工作，專門有系統(tǒng)收集與管理超限超重貨物裝載加固實例庫，積累了全部鐵路既有裝載加固定型、暫行和試運方案及大部分以往承運過的超限超重貨物裝載加固方案相關(guān)數(shù)據(jù)。承運新的超限超重貨物時，一般均能從實例庫中找出較好的、相似度高的方案供參考使用，即使沒有，也可調(diào)整裝載加固方案中部分內(nèi)容如選用其他加固方式或加固材料，進而安全合理地解決裝載加固決策問題。

4 實例

某集團公司擬通過鐵路運輸一貨物到某地。貨物的規(guī)格：（23 000～25 000）mm×2 580 mm×（2 400～2 500）mm，支重面長（23 000～25 000）mm，支重面寬 880 mm，貨重（94.0～104）t，重心高（1 200～1 450）mm。裝運時要求支點距梁端距離不大于3 500 mm。

貨物規(guī)格基元：

在既有實例庫中未檢索到與待解實例貨物規(guī)格基元完全一致的實例，對貨物基元特征的量值進行可拓變換，最大值為原始值的1.1倍，最小值為原始值的0.9倍，得到變換后的貨物規(guī)格基元：

表1 相似實例集合

表2 處理后的相似實例集合表

根據(jù)變換后的貨物規(guī)格基元的參數(shù)要求，從實例庫中搜索符合條件的相似實例集合如表1。

在表1中，編號為030202的方案為定型方案，其余為審批通過的歷史暫行方案。將相似實例集合中的方案的貨物規(guī)格按式（1）進行無量綱化處理，相似實例集合如表2。

待解實例貨物規(guī)格進行無量綱化處理后得到的矩陣：[[0.20， 0.60]0.92[0.68， 0.79][0.20， 0.60][ 0 .56， 0.88][0.58， 1.00]]

運用基于距的局部相似度計算中的區(qū)間與區(qū)間相似度計算、數(shù)值與數(shù)值相似度計算及數(shù)值與區(qū)間相似度計算公式（3）、（4）和（6）對無量綱化后的貨物規(guī)格進行局部相似度計算，得到相似實例集的局部相似度矩陣：

權(quán)重分配情況如表3所示。

表3 權(quán)重分配表1）

注：1）A表示基于標(biāo)準(zhǔn)差的權(quán)重分配情況；B表示由專家對各屬性在相似實例檢索過程中所占比重的分配情況；C表示運用標(biāo)準(zhǔn)差動態(tài)權(quán)重分配算法對權(quán)重值進行組合計算，得到最終的各屬性在實例全局相似度計算中所占的權(quán)重值

結(jié)合相似實例集合的局部相似度矩陣計算相似實例集合的全局相似度，如表4所示。

表4 相似實例集合的全局相似度

由全局相似度計算結(jié)果可知，與原待解實例貨物規(guī)格基元最相似的實例為Z120502，其次是實例Z120201。現(xiàn)綜合考慮這兩個實例的裝載加固方案，兩者使用的都是兩車負重跨裝的形式，使用的車型均為長13 000 mm的木地板平車，加固裝置為專用轉(zhuǎn)向架1副，與轉(zhuǎn)向架配套的斜支撐2副，車鉤緩沖停止器2副、8號鍍鋅鐵線和木楔方木等。

由于待解實例貨物裝載要求裝運時支點距梁端距離不大于3 500 mm。若使用13 000 mm的木地板車，由于P標(biāo)-Q＜10 t，故a容=(P容-Q)L/2Q=692 mm，此時最大的跨裝支距為l=900+13 000+692×2=15 284 mm，當(dāng)貨物長度為25 000 mm時，轉(zhuǎn)向架支點到貨物梁端距離最小為（25 000-15 284）/2=4 858 mm，大于裝運人要求的最大的支點距梁端的距離3 500 mm，故使用13 000 mm的普通平車不滿足裝載要求，考慮選擇15 400 mm的木地板車，型號有NX17B、NX17BH等。其他加固要求可參照實例Z120502和實例Z120201的加固方法。

運用超限貨物超限等級確定的方法進行超限計算，此貨物屬于一級超限。考慮方案最不利情況，經(jīng)力值計算得知，使用實例Z120502和實例Z120201的加固方法能有效防止貨物及轉(zhuǎn)向架的縱向、橫向移動。實例表明，提出的可拓實例推理方法可以有效制定超限超重貨物裝載加固方案，解決鐵路超限超重貨物裝載加固決策問題。

5 結(jié)束語

結(jié)合超限超重貨物特征及裝載加固決策過程，構(gòu)建了裝載加固基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與推理規(guī)則模塊的可拓基元表達模型，設(shè)計了局部相似度和全局相似度算法，并通過構(gòu)造主客觀動態(tài)權(quán)重分配算法對超限超重貨物裝載加固關(guān)鍵屬性的權(quán)重進行合理分配，提出了超限超重貨物裝載加固可拓推理方法，切實有效地解決了鐵路超限超重貨物裝載加固決策問題。

[1]雷定猷.貨物裝運優(yōu)化理論與應(yīng)用研究[D].長沙：中南大學(xué)，2005.

[2]雷定猷.闊大貨物裝運決策系統(tǒng)模型與算法[J].鐵道學(xué)報，1997，19（3）：9-13.

[3]韓伯領(lǐng)，陳治亞，雷定猷.超限超重貨物裝載決策推理研究[J].中國鐵道科學(xué)，2008，29（4）：116-120.

[4]王新宇，陳治亞，雷定猷，等.闊大貨物裝載加固決策推理方法研究[J].計算機工程與應(yīng)用，2012，48（1）：237-241.

[5]王新宇.鐵路超限車運行組織優(yōu)化研究[D].長沙：中南大學(xué)，2012.

[6]李笑紅.鐵路貨物裝載加固方案評估方法的研究[J].鐵道學(xué)報，1999，21（2）：12-15.

[7]王花蘭.鐵路闊大貨物裝載加固方案比選方法的研究[J].蘭州鐵道學(xué)院學(xué)報：自然科學(xué)版，2002，21（6）：112-115.

[8]李笑紅，王久梗.圓柱體貨物超限位置及超限程度確定方法的研究[J].北方交通大學(xué)學(xué)報，1997，21（6）：31-34.

[9]韓梅.直線上圓柱體貨物超限等級的判定方法研究[J].鐵道學(xué)報，2001，23（6）：20-23.

[10]李方豫，蓋宇仙.采用配重方式降低不均勻超限貨物等級的研究[J].蘭州交通大學(xué)學(xué)報，2005，24（8）：127-130.

YOU Wei,LEI Dingyou

School of Traffic and Transportation Engineering,Central South University,Changsha 410004,China

Loading and reinforcement decision problem on railway out-of-gauge and enhanced-load goods with large,big,super heavy and costly features is a typical semi-structured problem because of lots of influence factors and few factors are expressed quantitatively.A reasonable extension and case-based reasoning technique for loading and reinforcement decision problem is thus vital for improving secure loading level and transport quality.Combining with features and decision factors about such problem,and with extension and basic element and also case-based reasoning technique,extension and basic element models for case-based reasoning data block and rules one are designed.Characteristics of the extension case attributes are analyzed and calculating formulas for local and global similarities among different attributes and cases are designed.An extension and case-based reasoning algorithm for such problem is further put forward to achieve its solution for new cases to be solved.The instance shows that such extension and case-based reasoning method put forward in the paper can make reasonable and secure loading and reinforcement arrangement and also solve the loading and reinforcement decision problem on railway out-of-gauge and enhanced-load goods effectively.

railway out-of-gauge and enhanced-load goods;loading and reinforcement;extension and basic element model;case-based reasoning;similarity

鐵路超限超重貨物具有長大、笨重和價值昂貴等特征，裝載加固影響因素眾多且無法完全量化表達，超限超重貨物裝載加固決策問題是一個半結(jié)構(gòu)化問題，設(shè)計裝載加固可拓實例推理技術(shù)對提升鐵路超限超重貨物安全裝載水平和運輸質(zhì)量尤為重要。結(jié)合鐵路超限超重貨物特征及其裝載加固決策要素，采用可拓基元與實例推理技術(shù)，構(gòu)造超限超重貨物裝載加固實例推理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與推理規(guī)則模塊的可拓基元模型，分析裝載加固可拓實例屬性取值特征，給出局部與全局相似度計算公式，設(shè)計超限超重貨物裝載加固可拓實例推理算法，確定待解實例的解。實例運用表明所給出的可拓實例推理方法可制定出合理安全的裝載加固方案，切實有效解決鐵路超限超重貨物裝載加固決策問題。

鐵路超限超重貨物；裝載加固；可拓基元模型；實例推理；相似度

2013-04-01

2013-06-07

1002-8331（2013）18-0024-05

book=0,ebook=584

A

TP18；U294.8

10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0497

國家自然科學(xué)基金（No.70971140）。

游偉（1961—），男，博士研究生，研究領(lǐng)域為交通運輸運營管理及優(yōu)化；雷定猷（1958—），男，博士，教授，研究領(lǐng)域為特種貨物運輸、交通運輸運營管理及優(yōu)化等。E-mail：ding@csu.edu.cn