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    基于TSP 問題思想的城市軌道交通乘務(wù)排班計劃研究

    2022-03-04 10:23:50劉蘭芬楊信豐焦正玉
    鐵道運輸與經(jīng)濟 2022年2期
    關(guān)鍵詞:作業(yè)模型

    蘇 銘,劉蘭芬,楊信豐,焦正玉

    (蘭州交通大學(xué) 交通運輸學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

    0 引言

    乘務(wù)排班計劃是城市軌道交通乘務(wù)計劃編制過程中的核心環(huán)節(jié),即將運行圖中的運行任務(wù)分解后組合成乘務(wù)工作班。我國城市軌道交通運營在管理制度、乘務(wù)制度、運輸組織模式等方面均有獨特性,且排班計劃編制涉及的影響因素眾多,求解難度較大,屬于多項式復(fù)雜程度的非確定性問題。合理設(shè)計乘務(wù)排班計劃,為司機安排適合的工作與休息時間,對于提高運營企業(yè)運輸組織效率、服務(wù)水平與安全性具有重要意義。

    城市軌道交通運行交路短,發(fā)車間隔密度大,線路和運營條件具有一定限制,都增加了計劃編制的難度,故合理高效的乘務(wù)計劃編制方法一直是城市軌道交通領(lǐng)域研究探索的重點。通常排班模型有集合覆蓋與分割模型、基于值乘區(qū)段接續(xù)關(guān)系模型、網(wǎng)絡(luò)圖模型等,求解算法主要包括解析算法和智能算法。在鐵路運輸研究中,褚飛躍等[1]建立以集合分割模型為基礎(chǔ)的雙目標排班模型;林楓等[2]以乘務(wù)交路總接續(xù)費用和過夜費用最小為目標,設(shè)計改進的蟻群優(yōu)化算法;Neufeld 等[3]建立混合整數(shù)規(guī)劃模型,采用遺傳算法與混合列生成算法求解。在城市軌道交通研究中,王瑩等[4-5]構(gòu)建集合覆蓋形式模型,將列生成嵌入分支定價算法進行求解;張增勇等[6]建立雙層規(guī)劃排班模型,設(shè)計改進迪杰斯特拉算法和離散粒子群算法進行計算;李獻忠等[7]運用分解模型,分2 步運用最短路和最小費用最大流算法進行求解;豐富[8]建立以時間均衡度為目標排班模型;Chu、袁仁杰等[9-10]設(shè)計改進遺傳算法;金華[11]建立多層網(wǎng)絡(luò)圖模型,許仲豪[12]等建立集合劃分模型,設(shè)計列生成算法求解;劉中舉[13]以司機數(shù)量最小及作業(yè)效率最高為目標構(gòu)建優(yōu)化模型,結(jié)合樹枚舉和貪心算法求解;潘寒川等[14]以任務(wù)均衡為目標,研究“隨乘”模式(DHM)與“虛擬班”模式(VGM)乘務(wù)計劃編制方法。Janacek,Moreno 等[15-16]分別將列生成算法、分支定界算法應(yīng)用于航空乘務(wù)排班、道路乘務(wù)排班與路徑問題。國內(nèi)研究主要側(cè)重于乘務(wù)制度優(yōu)缺點分析以及排班模型的構(gòu)建,國外主要側(cè)重于模型的求解算法,因城市軌道交通實際運營中的乘務(wù)規(guī)則、限制條件與影響因素的不同,排班模型與求解方式方法也會有所差異。

    旅行商問題(TSP 問題)利用弧和節(jié)點可對乘務(wù)任務(wù)的接續(xù)進行很好的描述,在考慮避免出現(xiàn)乘務(wù)人員加班、保證休息時間的情況下,以乘務(wù)作業(yè)段間接續(xù)時間最小構(gòu)建排班模型,借鑒TSP 問題原理與求解思路將排班過程轉(zhuǎn)化為類TSP 問題,設(shè)計蟻群算法搜尋滿意解,并運用案例驗證模型和算法的有效性。

    1 問題分析

    城市軌道交通乘務(wù)排班計劃是在列車開行計劃、運行圖以及車底周轉(zhuǎn)計劃已經(jīng)確定的前提下進行編制。計劃編制過程一般包括確定乘務(wù)基地及值乘車站(即確定換乘點)、劃分乘務(wù)片段、生成乘務(wù)作業(yè)段、生成乘務(wù)工作班4 個步驟。因劃分乘務(wù)片段步驟的結(jié)果只作為排班計劃輸入的最初條件,其組合方案優(yōu)劣對后續(xù)計劃整體優(yōu)化影響不大,在計劃編制時將第2 步與第3 步合并為1 個步驟。

    乘務(wù)基地一般設(shè)在車輛段,實際運營中由于線路較短,為了保障運行效率和合理的換乘間隔,值乘車站的選取一般靠近車輛段。在運行圖中去掉非輪乘站僅留下?lián)Q乘點與相關(guān)時刻,第3 步生成乘務(wù)作業(yè)段過程簡化示意圖,排班過程簡化示意圖如圖1 所示。以車底編號“2001”的運行任務(wù)為例,該線路有車輛段與值乘車站2 個換乘點,以司機一次作業(yè)最長時間限制將運行任務(wù)分割為乘務(wù)作業(yè)段,圖中黑色粗線即代表1 個乘務(wù)作業(yè)段。不同的乘務(wù)作業(yè)段再依據(jù)相應(yīng)的規(guī)則約束組合成乘務(wù)工作班。

    圖1 排班過程簡化示意圖Fig.1 Simplified scheduling process

    在編制乘務(wù)排班計劃過程中,主要影響因素有:①乘務(wù)作業(yè)段覆蓋的唯一性,即所有乘務(wù)作業(yè)段均必須被乘務(wù)任務(wù)所覆蓋,有且僅有一次;②乘務(wù)作業(yè)段間接續(xù)規(guī)則,即不可連續(xù)工作,前后接續(xù)的作業(yè)段間需預(yù)留交接班、基本休息時間、整備時間等相應(yīng)的時間間隔;③工作時間限制,根據(jù)《勞動法》規(guī)定的工時制度,工作班時間與司機工作時間具有相應(yīng)的時長限制;④就餐約束,運營企業(yè)應(yīng)在規(guī)定時段內(nèi)安排司機吃飯。

    2 模型構(gòu)建

    2.1 符號定義

    2.2 乘務(wù)作業(yè)段的生成

    乘務(wù)排班計劃編制過程如圖2 所示。城市軌道交通中,車輛啟動停止頻繁,駕車環(huán)境相對較差,司機容易疲勞而產(chǎn)生安全隱患,一般需設(shè)定司機出勤一次最大連續(xù)作業(yè)時間,即1 個乘務(wù)作業(yè)段的時間跨度。休息間隔時間過短不利于乘務(wù)人員休息,時間過長則增加了乘務(wù)人員的日工作時間。依據(jù)勞動法規(guī)定,設(shè)置乘務(wù)作業(yè)段最長時間限制Tzc與最短時間限制Tzd。

    圖2 乘務(wù)排班計劃編制過程Fig.2 Formulation process of crew scheduling plan

    設(shè)置xij為0-1 變量表示乘務(wù)片段i被乘務(wù)作業(yè)段j選中時為1,否則為0,切割乘務(wù)作業(yè)段時,需滿足以下約束。

    公式 ⑴ 至公式 ⑶ 表示1 個乘務(wù)作業(yè)段必須由相同車底、且時間與空間上相互銜接均無間隔的乘務(wù)片段組成;公式 ⑷ 至公式 ⑸ 表示每個乘務(wù)作業(yè)段時長應(yīng)滿足最短時間與最長時間限制。

    2.3 乘務(wù)工作班的生成

    根據(jù)乘務(wù)工作班生成步驟,考慮避免出現(xiàn)加班情況,安排司機正點就餐,構(gòu)建作業(yè)段接續(xù)關(guān)系模型;根據(jù)乘務(wù)工作班的約束規(guī)則,1 個工作班可以由不同的車底、不相關(guān)聯(lián)的乘務(wù)作業(yè)段組成,通常1個司機當(dāng)天的乘務(wù)任務(wù)只需值乘1個工作班。定義yqj為0-1 變量表示作業(yè)段j被工作班q選中時為1,否則為0。乘務(wù)工作班生成模型以乘務(wù)作業(yè)段間接續(xù)時間最小為目標,可表示為

    需考慮乘務(wù)作業(yè)段間接續(xù)關(guān)系、休息時間限制、乘務(wù)作業(yè)段完全覆蓋等約束條件,具體如下。

    (1)所有乘務(wù)作業(yè)段必須全部被乘務(wù)工作班所覆蓋,有且僅有一次,可表示為

    (2)司機在不同換乘點間交接班需要預(yù)留必要時間取值為Tab。定義β為0-1 變量表示接續(xù)前后乘務(wù)作業(yè)段的終止、起始車站一致即,取值為1,否則為0;司機值乘從車輛段出發(fā)的乘務(wù)作業(yè)段前需要一定的整備時間,取值為T1。定義α為0-1 變量表示當(dāng)接續(xù)的下一乘務(wù)作業(yè)段起始地點為車輛段時取1,否則取0;定義γ為0-1 輔助變量,1 個乘務(wù)工作班內(nèi)前后均被接續(xù)的乘務(wù)作業(yè)段時間跨度較短,其前后均在同一就餐時間段內(nèi)時僅安排在前一間隔就餐。就餐時間取值為T2,就餐時間安排如圖3 所示。設(shè)置司機最短的間休時間為T。

    圖3 就餐時間安排Fig.3 Dining time arrangement

    故2 個連續(xù)的乘務(wù)作業(yè)段接續(xù)時,應(yīng)滿足間隔約束可表示為

    (3)根據(jù)勞動法規(guī)定,設(shè)置1 個乘務(wù)工作班的工作時間、時間跨度分別為T3,T4,乘務(wù)工作班的工作時間約束與時間跨度約束表示為

    3 求解算法

    3.1 類TSP 問題轉(zhuǎn)化思路

    1 個商人要拜訪n個城市,每個城市只能拜訪1 次,且最后要回到原來出發(fā)的城市,如何規(guī)劃路線使得總行程最短,即為TSP 問題。在乘務(wù)工作班生成過程中,將乘務(wù)作業(yè)段抽象為帶有時空屬性的節(jié)點,將乘務(wù)作業(yè)段間的接續(xù)抽象為弧,每個節(jié)點有且只有1 次被選擇并按照接續(xù)時間及規(guī)則依次選擇節(jié)點,通過首尾虛擬點相連將此過程轉(zhuǎn)化為類TSP 問題,將乘務(wù)排班計劃問題轉(zhuǎn)化為類TSP問題時需考慮以下2 個方面。

    (1)節(jié)點具有時空屬性。TSP 問題中城市節(jié)點僅具有空間位置屬性,乘務(wù)排班計劃中節(jié)點代表著一段時間的運行任務(wù),選擇城市時除距離限制外無其他約束,而乘務(wù)作業(yè)段間接續(xù)時前后段的終止、起始車站不一定相同,互相接續(xù)的乘務(wù)作業(yè)段需滿足后者起始時刻在前者終止時刻之后,故節(jié)點間距離矩陣也并非TSP 問題中的對稱矩陣,將不可接續(xù)的矩陣位置設(shè)置為極大值。

    (2)乘務(wù)工作班具有時間限制。生成乘務(wù)工作班時,對駕駛時間、工作時間、每個乘務(wù)工作班時長均有限制,故需設(shè)置虛擬點。轉(zhuǎn)化為類TSP 問題,乘務(wù)作業(yè)段組合過程示意圖如圖4 所示,虛擬點無具體含義僅用于按照約束條件隔開工作班,所有節(jié)點都被選擇、覆蓋后再返回虛擬點1 形成完整的回路。

    圖4 乘務(wù)作業(yè)段組合過程示意圖Fig.4 Combination process of crew sections

    3.2 蟻群算法及流程

    將生成乘務(wù)工作班步驟轉(zhuǎn)化為類TSP 問題,采用求解TSP 問題、指派問題、著色圖問題等取得較好效果的蟻群算法,以乘務(wù)作業(yè)段集合為輸入條件,設(shè)計乘務(wù)工作班模型的求解算法如下。

    (1)初始化參數(shù)。螞蟻數(shù)量m,信息素重要程度因子α,啟發(fā)函數(shù)重要程度因子β,信息素釋放因子Q、最大迭代次數(shù)iter_max,迭代次數(shù)初值iter=1。根據(jù)導(dǎo)入的乘務(wù)作業(yè)段集合數(shù)據(jù),計算兩兩作業(yè)段間的時間差,得到距離矩陣。但該問題與TSP問題計算的對稱矩陣不同,后接續(xù)的乘務(wù)作業(yè)段起始時間在被接續(xù)的乘務(wù)作業(yè)段終止時間之前時,二者不可組合在一起,將此處與對角線上的值設(shè)置為一個極大值。啟發(fā)函數(shù)為ηij(t)=1/dij,其中ηij(t)表示螞蟻在作業(yè)段i時接續(xù)作業(yè)段j的期望程度。

    (2)構(gòu)建解空間。將螞蟻隨機置于不同出發(fā)點,將每個螞蟻訪問的第一個乘務(wù)作業(yè)段編號記錄在路徑表。設(shè)置禁忌表記錄已訪問過的作業(yè)段編號,集合allowk用于存放該螞蟻待訪問的乘務(wù)作業(yè)段編號,s為集合allowk中的一個編號。τij(t)為時間t時由節(jié)點i到節(jié)點j的信息素強度,對于每個螞蟻k按照公式 ⑾ 計算選出其下一個訪問的乘務(wù)作業(yè)段,將其對應(yīng)的編號記為target2,對其進行相關(guān)約束條件判斷,計算工作時間與駕駛時間,滿足規(guī)定的間隔且一個工作班內(nèi)工作時間與駕駛時間未超過相應(yīng)限制時,記錄在路徑表內(nèi)。之后繼續(xù)選擇下一個乘務(wù)作業(yè)段,當(dāng)超過工作班相關(guān)時間限制時,當(dāng)前工作班內(nèi)作業(yè)段的選擇結(jié)束,繼續(xù)進行下一工作班的選擇。

    為了降低下一工作班內(nèi)搜索解時的盲目性與匹配時的無效性,以及盡量減少單個乘務(wù)作業(yè)段單獨成班的情況出現(xiàn),增加選擇節(jié)點的方式:下一乘務(wù)工作班內(nèi)起點選擇集合allowk中起始時刻最早的作業(yè)段,將其對應(yīng)編號記為target3,target3 選擇方式示意圖如圖5 所示。直接記錄在路徑表內(nèi),更新路徑表、禁忌表、集合allowk。

    圖5 target3 選擇方式示意圖Fig.5 target3 selection mode

    之后繼續(xù)按照公式 ⑾ 概率以輪盤賭方式計算下一接續(xù)乘務(wù)作業(yè)段,判斷相應(yīng)約束和限制條件,如此往復(fù)直至所有乘務(wù)作業(yè)段都被選擇,集合allowk為空。由于dij中設(shè)置了極大值,可能會出現(xiàn)集合allowk中所有乘務(wù)作業(yè)段的轉(zhuǎn)移概率均為0,輪盤賭失效,表示無可接續(xù)乘務(wù)作業(yè)段,此時結(jié)束當(dāng)前工作班內(nèi)乘務(wù)作業(yè)段的選擇。

    為了區(qū)分乘務(wù)工作班,Table中依據(jù)螞蟻行走的路徑依次記錄乘務(wù)作業(yè)段編號并為循環(huán)過程中禁忌表賦值;Table中賦值時增加虛擬點0,按照工作班時間與駕駛時間限制將乘務(wù)工作班間隔開。2 個路徑表同一行數(shù)據(jù)對比如表1 所示,Table1 中“0—5—10—34—0”之間即為1 個乘務(wù)工作班,該乘務(wù)工作班共包含3 個乘務(wù)作業(yè)段。

    表1 2 個路徑表同一行數(shù)據(jù)對比Tab.1 Comparison of the same row of data in two path tables

    綜上所述,在計算篩選可接續(xù)節(jié)點時共有4種情況:該節(jié)點滿足全部約束可被選擇;該節(jié)點滿足接續(xù)順序但不滿足間隔約束;該節(jié)點滿足接續(xù)順序與間隔約束但超出工作時間或乘務(wù)工作班時間限制;上一節(jié)點無法選出可與其接續(xù)的節(jié)點,需單獨成班。

    (3)更新信息素、迭代尋找最佳路徑。計算每個螞蟻路徑的乘務(wù)工作班內(nèi)乘務(wù)作業(yè)段間時間間隔總和,以公式 ⑹ 作為蟻群算法的評價函數(shù),所有乘務(wù)作業(yè)段間接續(xù)時間總和最小的解即為該問題最優(yōu)解。每次迭代后按照公式 ⑿ 和公式 ⒀ 實時更新節(jié)點間的信息素濃度。經(jīng)過循環(huán)迭代,記錄最優(yōu)的路徑及時間長度。

    式中:ρ表示信息素的揮發(fā)程度;表示第k只螞蟻在乘務(wù)作業(yè)段i與j連接路徑上釋放的信息素濃度;Δτij表示所有螞蟻在乘務(wù)作業(yè)段i與j連接路徑上釋放的信息素濃度之和。

    (4)判斷算法終止條件。若iter<iter_max,則iter=iter+1,清空2 個路徑表,并返回步驟(2);否則,終止計算,輸出最優(yōu)解。

    4 案例分析

    以某地鐵4 號線為例,該線路全長20.8 km 全部為地下線,共設(shè)18 座車站,含1 個車輛段(換乘點1),一個值乘車站(換乘點2),運行圖中有2列車次在非值乘車站(車站3)退出服務(wù),故司機需到換乘點1、換乘點2 交接班。排班計劃時間標準參數(shù)取值如表2 所示。

    表2 排班計劃時間標準參數(shù)取值Tab.2 Time standard parameter value of scheduling plan

    (1)生成乘務(wù)作業(yè)段方案。根據(jù)表2 相關(guān)數(shù)據(jù)以及乘務(wù)作業(yè)段生成的思路,求得乘務(wù)作業(yè)段部分方案如表3 所示,求得乘務(wù)作業(yè)段時長分布如圖6所示。切割運行圖后共得到248 個乘務(wù)作業(yè)段,平均作業(yè)段時長為85.7 min,最長時長為119.77 min,最短時長為46.98 min,符合最長時間與最短時間約束。

    表3 乘務(wù)作業(yè)段部分方案Tab.3 Partial scheme of crew section program

    圖6 乘務(wù)作業(yè)段時長分布Fig.6 Time distribution of crew sections

    (2)生成乘務(wù)工作班方案。根據(jù)蟻群算法求解思路,以生成的乘務(wù)作業(yè)段集合為輸入數(shù)據(jù)進行編程。蟻群算法參數(shù)取值如表4 所示。求得的乘務(wù)工作班部分方案如表5 所示,接續(xù)時間、駕駛時間、工作時間、工作班時間分布如圖7 所示,迭代收斂圖如圖8 所示。

    表4 蟻群算法參數(shù)取值Tab.4 Parameter value of ant colony algorithm

    表5 乘務(wù)工作班部分方案Tab.5 Partial scheme of crew shift program

    計算共得到90 個乘務(wù)工作班,從圖7 中可以看出最后存在乘務(wù)作業(yè)段單獨成班的情況,并且接續(xù)時間存在長短差距較大部分,說明由于不同地點交接班、就餐安排等約束較多而導(dǎo)致某些時間段編制較為困難。從圖8 中可看出計算已得到穩(wěn)定的最優(yōu)解,工作班內(nèi)平均接續(xù)時間為70.97 min,平均駕駛時間為236.14 min,平均工作時間為246.14 min,平均工作班時間為307.11 min,平均工作時間低于最高限制300 min,每個工作班中平均有3 個作業(yè)段。

    圖7 接續(xù)時間、駕駛時間、工作時間、工作班時間分布Fig.7 Distribution of connection time,driving time,working time,and crew shift time

    圖8 迭代收斂圖Fig.8 Iterative convergence diagram

    5 結(jié)束語

    隨著城市軌道交通運營規(guī)模、建設(shè)的快速增長,乘務(wù)排班計劃的質(zhì)量對于提升企業(yè)運輸組織效率及成本效益具有重要意義。以乘務(wù)工作班內(nèi)接續(xù)時間最小為目標,將排班問題轉(zhuǎn)化為類TSP 問題,設(shè)計包含虛擬點的雙路徑表及蟻群算法,以提高乘務(wù)人員利用率和降低運營企業(yè)人力成本。未來可在單線城市軌道乘務(wù)排班計劃編制基礎(chǔ)上,對乘務(wù)員人數(shù)最少、工作強度均衡等多目標需求,乘務(wù)規(guī)則、運營條件等不同環(huán)境下高效優(yōu)質(zhì)乘務(wù)排班計劃的編制進行深入研究。

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