摘 要:鐵路日班計劃的主要核心是機(jī)車周轉(zhuǎn)圖的編制,文章根據(jù)日計劃周轉(zhuǎn)車的特點和傳統(tǒng)周轉(zhuǎn)模型的構(gòu)造,選擇合適的日計劃周轉(zhuǎn)模型,并設(shè)計禁忌搜索算法進(jìn)行求解。最后以一個算例對文章提出的機(jī)車周轉(zhuǎn)圖優(yōu)化配置模型的正確性進(jìn)行了驗證。
關(guān)鍵詞:日計劃;機(jī)車周轉(zhuǎn)圖;編制;優(yōu)化;禁忌;搜索算法
引言
為了確保運(yùn)輸效率,機(jī)車周轉(zhuǎn)必須按照列車工作計劃來運(yùn)行,保證有足夠的時間進(jìn)行整備和維修,以及必要的技術(shù)作業(yè)時間,如果沒有按時工作計劃來實施,將會影響機(jī)車的效率。如何合理地優(yōu)化和配置機(jī)車資源,已經(jīng)成為國內(nèi)外研究機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用的熱點與焦點。
許多學(xué)者對機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用做了大量的研究,但是他們的研究多數(shù)集中于對基本機(jī)車周轉(zhuǎn)圖的研究,構(gòu)建模型時未考慮機(jī)車檢修和機(jī)車方位的各種變化。因此,機(jī)車周轉(zhuǎn)模型會受到局限。鑒于這個情況,文章對機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用進(jìn)行分析,機(jī)車的檢修以及機(jī)車位置的動態(tài)變化,將這兩種重要因素加入模型中,構(gòu)建基于日計劃的機(jī)車周轉(zhuǎn)模型,優(yōu)化機(jī)車周轉(zhuǎn)問題,加強(qiáng)機(jī)車工作效率,使機(jī)車的運(yùn)輸效率得到提高。
1 日計劃機(jī)車周轉(zhuǎn)的運(yùn)用
當(dāng)日計劃的列車開行對周轉(zhuǎn)圖的編制起著至關(guān)重要的作用,同最簡單的機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用相比,日計劃機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用具有其獨特的特點。
1.1 機(jī)車方面
與基本機(jī)車周轉(zhuǎn)圖相比,除了滿足基本機(jī)車周轉(zhuǎn)圖的要求外,日計劃機(jī)車周轉(zhuǎn)圖還需要考慮機(jī)車位置的動態(tài)變化、機(jī)車的檢修整備計劃、機(jī)車的技術(shù)作業(yè)時間,比如機(jī)車的折返接續(xù)時間要求等。針對某一條路線,每天運(yùn)行的機(jī)車數(shù)量是固定的。
1.2 列車運(yùn)行工作安排
機(jī)車周轉(zhuǎn)圖是根據(jù)當(dāng)日的列車運(yùn)行圖進(jìn)行編制的。由于運(yùn)輸需求的不斷波動,機(jī)車的數(shù)量、開行對數(shù)以及機(jī)車牽引情況并不是一成不變的,而是不斷變化的。因此,機(jī)車的數(shù)量、開放與機(jī)車的牽引情況是息息相關(guān)的,機(jī)車的數(shù)量一旦發(fā)生變化,機(jī)車的牽引也會隨之發(fā)生變化。
1.3 線路情況
線路的坡度以及線路養(yǎng)護(hù)維修程度都會對機(jī)車牽引有一定的影響,比如在某一段限制坡度的線路,可能會出現(xiàn)雙機(jī)牽引或多機(jī)牽引的情況。
1.4 空重車情況
在鐵路線路條件一定的情況下,由于空重車牽引機(jī)車數(shù)量的不同,導(dǎo)致上下行機(jī)車的不均衡性,會出現(xiàn)機(jī)車附掛回送的情況。
2 優(yōu)化模型構(gòu)建
2.1 符號以及變量情況
(1)變量的決策
Xijs表示在車站s上節(jié)點i之間的j連接,即車站s第i目的地是否接的上另一列j出發(fā)的時間。若相連,則Xsij=1;否則,xsij=0。
(2)變量
?姿s表示車站s是否在機(jī)務(wù)段所在站,若屬于,則?姿s=1;否則,?姿s=0。
?茲sj表示車站s的j列出發(fā)列車是否跨越0點,若超越,則?茲sj=1,否則,?茲sj=0。
?茁sr,v為0-1變量,表示機(jī)車v在車站s是否完成檢修作業(yè)。若進(jìn)行整備檢修作業(yè),則?茁sr,v=1;否則?茁sr,v=0。
機(jī)車檢修比較復(fù)雜,分為輔修、小修、中修和大修,以集合的形式進(jìn)行檢修R={機(jī)車整備,輔修,小修,中修,大修}={0,1,2,3,4}。r表示集合R的一種檢修方式,r=0表示機(jī)車整備,r=1表示機(jī)車輔修,r=2表示機(jī)車小修,r=3表示機(jī)車中修,r=4表示機(jī)車大修。
用dr表示機(jī)車進(jìn)行檢修方式r所需要的公里數(shù),?駐dr表示機(jī)車進(jìn)行檢修方式r能夠允許的波動公里數(shù)。
用drs,v表示到達(dá)車站s的機(jī)車v繼上次進(jìn)行檢修方式r后行走的路程。依據(jù)檢修情況,當(dāng)drs,v?叟dr-?駐dr且s∈?追時,才能進(jìn)行這次檢修;而當(dāng)drs,v (3)模型參數(shù) Qjs表示車站s第j列出發(fā)列車所需要的最小牽引機(jī)車數(shù); M表示能夠附掛機(jī)車最多臺數(shù); Tr表示機(jī)車進(jìn)行r級整備檢修的標(biāo)準(zhǔn)時間; T折表示機(jī)車直接折返所需的標(biāo)準(zhǔn)時間; tsj表示車站s第j列出發(fā)列車的時刻; tsi表示車站s第i列到達(dá)列車的時刻; Csij表示車站s第i列出發(fā)列車接續(xù)第j列到達(dá)列車所需要的在站停留時間,則有: a.不需要整備檢修情況 b.需要整備檢修情況 H表示車站列車的數(shù)量; T表示H列車在車站停車時間; Nums表示0時停在s站的停車總臺數(shù); Rnrs表示在車站s0點時刻進(jìn)行r級檢修的機(jī)車總臺數(shù); Init(s)表示0時刻在車站s的機(jī)車總臺數(shù),包含超過0點時刻到達(dá)車站s的機(jī)車臺數(shù)。 2.2 模型構(gòu)建 (1)目標(biāo)函數(shù) 目標(biāo)函數(shù)一:機(jī)車在站停留時間最短。 目標(biāo)函數(shù)二:機(jī)車在站停留時間的方差最小,即機(jī)車實用的均衡性最好。 (2)約束條件 a.滿足出發(fā)列車所需的最小牽引機(jī)車臺數(shù) f.機(jī)車總數(shù)不變 對于日計劃機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用而言,當(dāng)日的機(jī)車總數(shù)是一定的。 2.3 模型的求解 2.2節(jié)構(gòu)建的機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用模型為0-1非線性規(guī)劃模型,屬于大規(guī)模組合優(yōu)化問題。隨著機(jī)車數(shù)量和列車對數(shù)的增加,模型變量的數(shù)量也將不斷增加,采用窮舉法是很難得到最優(yōu)解的。對于此類的組合優(yōu)化問題,禁忌搜索算法能夠求得更好的結(jié)果。 3 案例分析 某機(jī)務(wù)段的牽引區(qū)段上,B為機(jī)務(wù)本段所在站,A、C為機(jī)務(wù)折返段所在站,開行列車對數(shù)42列,機(jī)車15臺。機(jī)車在A、B、C折返時間標(biāo)準(zhǔn)均為90min。一列列車最多附掛機(jī)車為3臺,每個列車機(jī)車臺數(shù)不能超過4臺。 為了快速的計算,文章只針對機(jī)車整備、機(jī)車輔修,剩下的檢修方式暫不考慮。(如表1所示) 機(jī)車整備采用禁忌搜索算法對模型(matlab編程)進(jìn)行求解,機(jī)車在站停留時間的最小值為21010min,機(jī)車使用均衡性的最小值為38313。整個周轉(zhuǎn)過程有四次機(jī)車附掛回送作業(yè),三次單機(jī)附掛,一次三機(jī)附掛。 4 結(jié)束語 文章在傳統(tǒng)的機(jī)車周轉(zhuǎn)運(yùn)用模型基礎(chǔ)上,考慮機(jī)車檢修整備狀態(tài)以及機(jī)車位置的動態(tài)變化,構(gòu)建了非線性機(jī)車周轉(zhuǎn)優(yōu)化模型,能同時適用于機(jī)車上下行成對和不成對的情況。對于文章的算例,采用禁忌搜索算法能夠有效地求得機(jī)車的周轉(zhuǎn)方案,這說明文章提出的模型在日常運(yùn)輸工作中有較強(qiáng)的實用性。 參考文獻(xiàn) [1]陶然,呂紅霞,陳廣秀.基于MTSP的機(jī)車周轉(zhuǎn)圖編制模型與算法[J].西南交通大學(xué)學(xué)報,2006,41(5):653-657. [2]何奉道,何冬昀.不固定牽引方式雙肩回交路機(jī)車最優(yōu)配置的遺傳算法[J].中國鐵道科學(xué),2007,28(1):118-122. [3]閆海峰,崔 .編制機(jī)車周轉(zhuǎn)圖的優(yōu)化模型[J].中國鐵道科學(xué),2006,27(4):123-128. [4]王軍,張星臣,王超,等.非固定區(qū)段運(yùn)用的雙機(jī)牽引機(jī)車周轉(zhuǎn)優(yōu)化模型[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2012,12(1):139-144. [5]王鐵,王慈光,肖蕾.肩回交路下機(jī)車牽引方式的研究[J].陜西工學(xué)院學(xué)報,2005,21(2):66-68.