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    鐵路勘測(cè)外業(yè)的送接車輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題

    2022-09-07 06:19:06曾俊豪鄧連波
    工業(yè)工程 2022年4期
    關(guān)鍵詞:勘測(cè)交叉染色體

    曾俊豪,鄧連波

    (1.中鐵四院集團(tuán)南寧勘察設(shè)計(jì)院有限公司,廣西 南寧 530003;2.中南大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410075)

    鐵路工程勘測(cè)外業(yè)需要根據(jù)勘測(cè)工作量配置負(fù)責(zé)送接勘測(cè)人員(包含勘測(cè)設(shè)備)的車輛數(shù)量,各車輛從外業(yè)駐地出發(fā),完成外業(yè)勘測(cè)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)勘測(cè)點(diǎn)之間的人員派送和接回任務(wù),并最終返回駐地。隨著鐵路建設(shè)工程精細(xì)化管理要求的提出[1],鐵路勘測(cè)設(shè)計(jì)工作時(shí)間緊,任務(wù)重,要求以較短的勘測(cè)時(shí)間提交滿足設(shè)計(jì)要求的勘測(cè)數(shù)據(jù)。在勘測(cè)過(guò)程中,鐵路勘測(cè)外業(yè)的送接車輛調(diào)度安排,決定了各個(gè)勘測(cè)點(diǎn)的開(kāi)始作業(yè)時(shí)間,在一定程度上決定了勘測(cè)任務(wù)的銜接緊密性,進(jìn)而影響到整個(gè)勘測(cè)任務(wù)的進(jìn)度。該問(wèn)題的研究,對(duì)提高勘測(cè)作業(yè)效率具有積極意義。

    當(dāng)前關(guān)于鐵路勘測(cè)外業(yè)送接問(wèn)題的研究極少,單玉民[2]認(rèn)為,鐵路勘測(cè)任務(wù)需在線路走向方案提出后匯總各專業(yè)勘測(cè)工作量確定勘測(cè)計(jì)劃,進(jìn)而對(duì)勘測(cè)用車、勘測(cè)里程及偏距(地點(diǎn))、勘測(cè)作業(yè)時(shí)間、送接勘測(cè)作業(yè)人員的順序、車輛行駛路徑等作出安排。目前,鐵路勘測(cè)用車的調(diào)度方式通常為均等或按照遠(yuǎn)近順序分配各車勘測(cè)點(diǎn)位,司機(jī)按照勘測(cè)人員完成任務(wù)、提出接回需求的先后次序作出響應(yīng),完成勘測(cè)人員送、接。該方式無(wú)法從系統(tǒng)最優(yōu)角度實(shí)現(xiàn)人員送、接,產(chǎn)生較多等待時(shí)間。

    鐵路勘測(cè)外業(yè)的送接車輛調(diào)度安排為車輛路徑問(wèn)題(vehicle routing problem, VRP)中的一個(gè)特例。其中,勘測(cè)人員是送接車輛的服務(wù)對(duì)象,決策者關(guān)注勘測(cè)任務(wù)的完成情況,給各個(gè)車輛安排其所負(fù)責(zé)的勘測(cè)點(diǎn)送?接任務(wù),每一車輛的司機(jī)用最少行駛里程和等待時(shí)間完成任務(wù)。二者在雙層決策系統(tǒng)中屬于領(lǐng)導(dǎo)與被領(lǐng)導(dǎo)關(guān)系。決策者只能通過(guò)為各車輛分配勘測(cè)點(diǎn)來(lái)控制勘測(cè)進(jìn)度;而司機(jī)通過(guò)選定行駛路線反饋給決策者。雙方無(wú)法在雙層決策系統(tǒng)中使用1個(gè)目標(biāo)函數(shù)來(lái)表示2個(gè)相互沖突的目標(biāo),故通常用雙層規(guī)劃模型[3-5]研究此類問(wèn)題,用上層模型表示決策者的任務(wù)分配,下層模型表示各車輛的路徑優(yōu)化問(wèn)題。

    鐵路勘測(cè)外業(yè)的送?接車輛調(diào)度安排問(wèn)題本質(zhì)上是一個(gè)具有時(shí)間窗要求的特殊車輛路徑問(wèn)題。與一般車輛路徑問(wèn)題相比,其特殊性主要表現(xiàn)在勘測(cè)車輛需要為勘測(cè)點(diǎn)先后提供送、接兩種服務(wù),勘測(cè)點(diǎn)在送接之間的時(shí)間段進(jìn)行勘測(cè)作業(yè)等方面。本文基于送?接車輛調(diào)度安排問(wèn)題的特點(diǎn),采用勘測(cè)送?接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)描述問(wèn)題特征,基于既有VRP問(wèn)題研究成果[6-7]建立勘測(cè)外業(yè)的送?接車輛調(diào)度雙層規(guī)劃模型,并設(shè)計(jì)嵌套遺傳算法進(jìn)行求解,最后通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證模型和算法的有效性,有效提高生產(chǎn)組織效率。

    1 問(wèn)題描述

    鐵路勘測(cè)日常出工具體流程為所有勘測(cè)人員根據(jù)勘測(cè)任務(wù)分成若干個(gè)勘測(cè)小組,為每一車輛分配勘測(cè)節(jié)點(diǎn)送?接任務(wù),全體勘測(cè)人員乘坐一輛或多輛勘測(cè)車輛從項(xiàng)目部駐地出發(fā),各勘測(cè)車輛在指定的勘測(cè)點(diǎn)之間派送和接回勘測(cè)人員,并最終返回駐地的過(guò)程。對(duì)于任一勘測(cè)車輛,須先將各勘測(cè)小組送到預(yù)定的勘測(cè)點(diǎn),在任務(wù)完成后恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)返回去將其接回,當(dāng)日勘測(cè)工作量未完成時(shí)則前往下一個(gè)勘測(cè)點(diǎn),如已完成則可返回駐地。

    該問(wèn)題有如下特點(diǎn)。

    1) 每一勘測(cè)車輛的送?接路徑,包含駐地和該車輛所承擔(dān)送?接任務(wù)的勘測(cè)點(diǎn),所配置的勘測(cè)車輛應(yīng)能覆蓋所有勘測(cè)點(diǎn)。

    2) 各勘測(cè)車輛的送?接路徑可視為均從駐地出發(fā),并在完成所有送?接任務(wù)后返回駐地的一個(gè)有向、有序閉合路徑。假定每一勘測(cè)點(diǎn)的派送和接回任務(wù)由同一輛勘測(cè)車輛完成,即各車輛的送?接路徑間不存在交叉關(guān)系。

    3) 在每一勘測(cè)車輛的送?接路徑上,每一勘測(cè)點(diǎn)需要被勘測(cè)車輛經(jīng)由兩次,即派送人員至勘測(cè)點(diǎn)和從勘測(cè)點(diǎn)接回人員的送和接兩個(gè)任務(wù)分時(shí)先后進(jìn)行。兩個(gè)任務(wù)之間的時(shí)間間隔不少于勘測(cè)點(diǎn)的作業(yè)時(shí)間。

    以圖1(a)所示的勘測(cè)送?接網(wǎng)絡(luò)為例,由駐地和3個(gè)勘測(cè)點(diǎn)構(gòu)成該網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)集合,圖中所示路徑為只有1輛車時(shí)的一個(gè)單車輛送?接調(diào)度方案。該單車輛調(diào)度方案由派送弧和接回弧兩類弧段組成,是一個(gè)送?接任務(wù)網(wǎng)絡(luò)上的有向、有序閉合路徑,弧上數(shù)字為其先后次序標(biāo)號(hào)。為簡(jiǎn)化單車輛送?接調(diào)度方案的表達(dá),可將勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)中每一勘測(cè)點(diǎn)按照送?接任務(wù)分拆成送點(diǎn)和接點(diǎn),轉(zhuǎn)化為圖1(b)所示的勘測(cè)送?接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)。在勘測(cè)送?接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)上,單車輛送?接方案可以描述為遍歷所有節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)僅訪問(wèn)一次的一條有向閉合路徑,且每一勘測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的送點(diǎn)和接點(diǎn)之間的時(shí)間間隔不少于該點(diǎn)的勘測(cè)作業(yè)時(shí)間。由于勘測(cè)送?接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)上有向弧的次序可清晰表達(dá),不必在弧段上再增加序號(hào)表示其先后關(guān)系。由此,單車輛的送?接調(diào)度,可歸結(jié)為帶送?接約束條件的車輛路徑問(wèn)題。該問(wèn)題的優(yōu)化目標(biāo)可根據(jù)實(shí)際情況,設(shè)置為勘測(cè)人員的總等待時(shí)間最短,車輛行駛成本最小等。上述問(wèn)題可拓展到多車輛情形。在多車模式下,可將其分解為送?接車輛的勘測(cè)點(diǎn)任務(wù)指派和各車輛送?接路徑優(yōu)化問(wèn)題,兩者可視為一個(gè)雙層規(guī)劃問(wèn)題。即上層決策點(diǎn)是如何為各車指派勘測(cè)點(diǎn)使得工作量均衡分配且用時(shí)最短;下層決策點(diǎn)是對(duì)各車輛按單車模式下帶送?接約束條件的車輛路徑問(wèn)題,分別求解最佳送接路徑,并反饋給上層決策以調(diào)整勘測(cè)點(diǎn)的指派方案。

    圖1 單車送?接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)示意Figure 1 Send-pick survey network for a single car

    2 數(shù)學(xué)模型

    2.1 模型假設(shè)

    為簡(jiǎn)化問(wèn)題的建模優(yōu)化,進(jìn)一步提出如下假設(shè)。

    1) 送?接車輛數(shù)量已經(jīng)給定,各送?接車輛無(wú)能力限制,均能容納所承擔(dān)的勘測(cè)點(diǎn)的人員和設(shè)備運(yùn)輸裝載要求;

    2) 所有勘測(cè)點(diǎn)的勘測(cè)任務(wù)無(wú)優(yōu)先等級(jí)要求和先后順序要求;

    3) 勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)上任意兩節(jié)點(diǎn)間均可相互聯(lián)通,節(jié)點(diǎn)間車輛行駛時(shí)間、每個(gè)勘測(cè)點(diǎn)的作業(yè)時(shí)間均已知。

    2.2 模型建立

    令勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)集合為N(其中駐地編號(hào)為0),i,j為 勘測(cè)點(diǎn),i,j≠0 。E為派送車輛集合,e∈E為一輛派送車輛,|E|為車輛數(shù)。在勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)中,Ne為車輛e負(fù) 責(zé)的勘測(cè)點(diǎn)集合,滿足wi為勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i∈N的 作業(yè)時(shí)間;sij為勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i到j(luò)的車輛行 駛 里 程;分別為 車 輛e運(yùn)行到勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i∈N派送和接回的時(shí)刻。決策變量xei,若車輛e負(fù) 責(zé)勘測(cè)點(diǎn)i的派送和接回任務(wù)則取1,否則取0。

    對(duì)于車輛e的擴(kuò)展送?接網(wǎng)絡(luò),有節(jié)點(diǎn)和分 別表 示中接 回 和派 送節(jié) 點(diǎn),為勘測(cè)網(wǎng)絡(luò)N中節(jié)點(diǎn)i,j的 對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)。決策變量xe?i?j,若車輛e從擴(kuò)展送?接網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行到節(jié)點(diǎn)則取1,否則取0。

    根據(jù)前述分析,將該問(wèn)題用雙層規(guī)劃模型進(jìn)行表達(dá)。作為上層規(guī)劃的勘測(cè)點(diǎn)任務(wù)指派模型(U)為

    其中,式(1)為各車輛送?接持續(xù)時(shí)間最短和最均衡的目標(biāo)函數(shù),γ為所有送?接車輛的廣義費(fèi)用(見(jiàn)式11)的均衡性權(quán)重;式(2)表示任一物理勘測(cè)點(diǎn)只由一輛車負(fù)責(zé)派送和接回;式(3)表示各車輛至少負(fù)責(zé)1個(gè)勘測(cè)點(diǎn)。

    下層規(guī)劃為各車輛送?接路徑優(yōu)化問(wèn)題,對(duì)各車輛的送?接調(diào)度方案相互獨(dú)立求解。對(duì)車輛e,其車輛送?接路徑優(yōu)化模型(L)為

    其中,式(4)表示車輛e勘測(cè)總等待時(shí)間最短,包括人等車和車等人兩種情況;式(5)表示車輛固定成本加行駛成本最??;對(duì)于車輛e,式(6)、(7)表示擴(kuò)展送?接網(wǎng)絡(luò)中任一頂點(diǎn)都要被訪問(wèn)一次;式(8)、(9)保證從駐地出發(fā)的車輛必須返回駐地;式(10)表示接人時(shí)間不早于送人時(shí)間。 為便于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題求解,采用線性加權(quán)組合法將式(4)和式(5)組合作為送接路徑的廣義費(fèi)用。

    其中,α為勘測(cè)地區(qū)單位時(shí)間內(nèi)工資成本,采用α 作 為Z2e的權(quán)重系數(shù)。

    由上層規(guī)劃的勘測(cè)點(diǎn)任務(wù)指派模型(U)和下層規(guī)劃的車輛送?接路徑優(yōu)化模型(L)構(gòu)成送?接車輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題的一對(duì)多雙層規(guī)劃模型。

    3 嵌套遺傳算法設(shè)計(jì)

    下層規(guī)劃(L)中的車輛送?接路徑問(wèn)題屬于典型的組合優(yōu)化問(wèn)題,目前無(wú)多項(xiàng)式時(shí)間算法,在算法復(fù)雜性上為NP難題[8],本文的雙層規(guī)劃模型難以用精確算法求解。20世紀(jì)90年代以來(lái),遺傳算法由于具有多點(diǎn)并行搜索、基于采樣隨機(jī)搜索和基于概率搜索等優(yōu)良特性,在解決組合優(yōu)化問(wèn)題上顯示出強(qiáng)大功能[9-10]。為求解本文雙層規(guī)劃模型,設(shè)計(jì)嵌套遺傳算法,外層遺傳算法求解上層規(guī)劃,內(nèi)層遺傳算法求解下層規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)雙層規(guī)劃一體優(yōu)化。

    3.1 染色體設(shè)計(jì)

    1) 外層遺傳算法編碼設(shè)計(jì)。根據(jù)上層規(guī)劃模型(U)的特征,以二進(jìn)制矩陣來(lái)表示決策變量,即車輛e負(fù)責(zé)勘測(cè)點(diǎn)i的送接任務(wù)則用1表示,否則用0表示。該編碼方式形成的編碼空間中的所有點(diǎn)與可行解空間中的所有點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)。考慮式(2),同一染色體等位基因上具有成組關(guān)聯(lián)的特征。假設(shè)模型中共有n輛車,m個(gè)勘測(cè)點(diǎn),圖2所示為二進(jìn)制矩陣表示的染色體,1列為1個(gè)基因組,同一基因組中所有基因之和為1,確保模型解的可行性。在遺傳操作中,為避免單基因變換對(duì)染色體的可行性造成破壞,以基因組為單位進(jìn)行交叉和變異操作。

    圖2 二進(jìn)制矩陣表示的染色體Figure 2 Chromosome of binary matrix

    2) 內(nèi)層遺傳算法染色體設(shè)計(jì)。對(duì)任一車輛e,其負(fù)責(zé)送?接范圍內(nèi)的每一個(gè)勘測(cè)點(diǎn)都要訪問(wèn)兩次,即送、接各一次。對(duì)應(yīng)到送?接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)上,下層規(guī)劃染色體設(shè)計(jì)需要區(qū)分每一個(gè)勘測(cè)點(diǎn)的勘測(cè)接點(diǎn)、勘測(cè)送點(diǎn)兩種擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。本文提出勘測(cè)點(diǎn)i∈N及其擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)的編、解碼方法,如表1所示。

    表1 送-接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)編、解碼設(shè)計(jì)Table 1 Coding and decoding design of extended send-pick network

    3.2 遺傳算子設(shè)計(jì)

    1) 外層遺傳算子設(shè)計(jì)。

    (1) 變異操作。外層遺傳算子運(yùn)算操作基于二進(jìn)制矩陣表示的染色體,其中變異操作采用基因組反轉(zhuǎn)變異,即以一定的概率pOm選 擇一個(gè)染色體C1O。先隨機(jī)選擇一個(gè)變異組x,再隨機(jī)選擇基因組中異于原值為1的位置,調(diào)換二者基因,其余位置的基因不變,如圖3所示。

    圖3 外層染色體成組反轉(zhuǎn)變異Figure 3 Group inverting mutation of outer chromosome

    (2) 交叉操作。交叉操作采用單基因位的成組交叉,確保染色體在交叉過(guò)程中的可行性,有效改進(jìn)遺傳編碼,即以一定的概率選擇兩個(gè)染色體C1O和C2O,隨機(jī)生成一個(gè)交叉點(diǎn)位x,則C和C2O交叉點(diǎn)位x之前的基因組不變,將包括x在內(nèi)的之后的基因組相互交換,生成兩個(gè)子代染色體和,如圖4所示。

    圖4 外層染色體成組交叉Figure 4 Group crossover of outer chromosomes

    (3) 評(píng)價(jià)。采用上層規(guī)劃問(wèn)題(U)的目標(biāo)函數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)各染色體CkO={cen|e=1,···,|E|,n=1,···,|N|},k=1,···,popSize,染色體的適值函數(shù)為

    其中,根據(jù)問(wèn)題特征Z1>0。

    2) 內(nèi)層遺傳算子設(shè)計(jì)。

    (1) 交叉操作。內(nèi)層遺傳算法的編碼方式?jīng)Q定了內(nèi)層染色體的基因組成為送?接擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的車輛送、接順序,故其交叉操作是以一定的概率選擇兩個(gè)染色體和,對(duì)其采用部分一致交叉法(partial-mapped crossover, PMX)[10],交叉過(guò)程如圖5所示。

    圖5 部分一致交叉法示例Figure 5 Illustration of PMX

    (2) 變異操作。內(nèi)層遺傳算法的變異操作是從父代以一定的概率隨機(jī)選擇一個(gè)染色體,隨機(jī)生成2個(gè)變異位置x和y,交換這2個(gè)點(diǎn)的基因得到子代染色體,如圖6所示。

    圖6 變異算子示例Figure 6 Illustration of mutation operator

    (3) 評(píng)價(jià)。下層規(guī)劃模型(L)通過(guò)計(jì)算送?接路徑廣義費(fèi)評(píng)價(jià)各染色體|N|},k=1,···,popSize ,染色體的適值函數(shù)如式(13)所示。

    其中,M為較大的正整數(shù),是對(duì)染色體所產(chǎn)生的解不滿足約束條件而進(jìn)行的懲罰;根據(jù)問(wèn)題特征,Z4e>0。

    3.3 嵌套遺傳算法處理過(guò)程

    采用嵌套遺傳算法求解本文雙層規(guī)劃模型。計(jì)算步驟如下。

    步驟 0設(shè)定內(nèi)、外層種群的大小分別為popSizeI和 p opSizeO,交叉率分別為pIc和pOc,變異率分別為和pOm,最大代數(shù)m ax GenI和m ax GenO,初始評(píng)價(jià)函數(shù)值min EvalI和min EvalO。

    步驟 1外層算法開(kāi)始,生成滿足上層規(guī)劃模型(U)約束條件的初始解的二進(jìn)制染色體(編碼)。

    步驟 2根據(jù)染色體,計(jì)算適值函數(shù)(解碼),解碼染色體后逐一將每輛車e∈E負(fù)責(zé)送?接的勘測(cè)點(diǎn)集傳入內(nèi)層算法作為輸入。

    1) 內(nèi)層算法開(kāi)始,隨機(jī)生成當(dāng)前車輛e下層規(guī)劃模型(L)初始解的染色體(編碼)。

    3) 代數(shù)g en=gen+1,進(jìn)行如下操作。

    (1) 部分一致交叉(內(nèi)層)。交叉生成的新染色體數(shù)用 cCntI表示,令 cCntI=0,生成 (0,1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。選擇滿足rk<pIc的 染色體,并對(duì)被選染色體進(jìn)行配對(duì),令 cCntI=cCntI+2,按圖5所示方法進(jìn)行交叉操作,得到的新染色體分別定義為

    (2) 變異(內(nèi)層)。令變異生成的染色體數(shù)mCntI=0。 生成 (0,1)區(qū) 間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)選擇滿足的染色體,按圖6所示方法進(jìn)行變異,令 mCntI=mCntI+1,生成新的染色體

    (3) 輪盤賭選擇(內(nèi)層)。按式(13)計(jì)算染色體的適值,按適值大小進(jìn)行排序,用輪盤賭模型[11]選擇適值較高的 p opSizeI數(shù)目的染色體作為子代染色體。

    4) 若 gen<max GenI,返回2);否則循環(huán)結(jié)束,返回當(dāng)前最佳送?接路徑及其廣義費(fèi)用。

    步驟 3代數(shù)g en=gen+1,進(jìn)行如下操作。

    1) 基因組交叉(外層)。交叉生成的新染色體數(shù)用 c CntO表 示,令 c CntO=0。 生成 (0,1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。選擇滿足的染色體,并對(duì)被選染色體進(jìn)行配對(duì),令c CntO=cCntO+2,按圖4所示方法進(jìn)行單點(diǎn)位基因組交叉,得到的新染色體分別定義為

    2) 基因組變異(外層)。令用來(lái)變異生成的染色體數(shù) mCntO=0 。生成 (0,1)區(qū) 間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。選擇滿足的染色體CkO,按圖3所示方法進(jìn)行成組反轉(zhuǎn)變異,令 m CntO=mCntO+1,生成新的染色體

    3) 輪盤賭選擇(外層)。按式(12)計(jì)算染色體的適值按適值大小進(jìn)行排序,用輪盤賭模型選擇適值較高的popSizeO數(shù)目的染色體作為子代染色體。

    步驟 4若g en<max GenO,返回步驟 2;否則循環(huán)結(jié)束,輸出每輛車負(fù)責(zé)的勘測(cè)點(diǎn)及其最佳送?接路徑。

    4 實(shí)例計(jì)算

    為驗(yàn)證本文模型和算法的有效性,以我國(guó)中南地區(qū)某新建高速鐵路的現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行鐵路勘測(cè)車輛調(diào)度優(yōu)化。某日出工計(jì)劃兩輛勘測(cè)用車負(fù)責(zé)沿線位附近19個(gè)勘測(cè)點(diǎn),詳細(xì)數(shù)據(jù)如表2所示,其中駐地編號(hào)為0,其余按編號(hào)升序依次遠(yuǎn)離駐地。車輛行駛速度v=0.6 km/min,單位里程行駛費(fèi)用f=0.8 元/km,車輛的固定使用費(fèi)用F=150 元,勘測(cè)所在地區(qū)單位時(shí)間內(nèi)工資成本α=0.5 元/min。

    表2 勘測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)Table 2 Coordinates of survey points

    本文利用C#對(duì)提出的送?接車輛調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題的嵌套遺傳算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。外層遺傳算法參數(shù):迭代次數(shù) max GenO= 4 000,種群規(guī)模 popSizeO=10,交叉率=0.6,變異率為pOm=0.2;內(nèi)層遺傳算法參數(shù):迭代次數(shù)m ax GenI= 2 000,種群規(guī)模 p opSizeI=10,交叉率= 0.4, 變異率為=0.6。將基于本文雙層規(guī)劃模型與算法的優(yōu)化結(jié)果與目前的響應(yīng)式車輛送?接調(diào)度方法進(jìn)行對(duì)比,兩種方法對(duì)應(yīng)的路徑為如下。

    1) 在拓展網(wǎng)絡(luò)上的優(yōu)化送?接路徑。車輛1:0-19S-17S-8S-18S-17P-5S-7S-13S-5P-8P-13P-7P-18P-19P-0;車 輛2:0-15S-14S-12S-6S-1S-2S-11S-14P-16S-9S-4S-15P-11P-2P- 3S-6P-10S-10P-16P-9P-1P-3P-4P-12P-0。

    2) 按傳統(tǒng)的響應(yīng)式思想編制的送?接路徑。車輛1:0-1S-2S-3S-4S-5S-6S-7S-8S-5P-2P-7P-3P-6P-9P-1P-4P-8P-0;車輛2:0-10S-11S-12S-13S-14S-15S-16S-17S-18S-19S-10P-14P-11P-13P-15P-17P-16P-18P-12P-19P-0。

    其中,S表示送,P表示接。響應(yīng)式調(diào)度方法是根據(jù)勘測(cè)點(diǎn)數(shù)量,平分給兩輛車,即車輛1負(fù)責(zé)前9個(gè)勘測(cè)點(diǎn)的送?接任務(wù),車輛2負(fù)責(zé)后10個(gè)勘測(cè)點(diǎn)的送?接任務(wù)。經(jīng)兩種方法計(jì)算得到的指標(biāo)對(duì)比如表3所示。

    由表3可看出,調(diào)度優(yōu)化算法的總廣義費(fèi)用相較于響應(yīng)式調(diào)度減少18.0%。二者差距在于調(diào)度優(yōu)化算法求解的雙層規(guī)劃模型中體現(xiàn)了對(duì)送?接調(diào)度方案的總廣義費(fèi)用的優(yōu)化,故兩輛車的各個(gè)指標(biāo)都較均衡,任務(wù)分配更加合理,等待時(shí)間也遠(yuǎn)小于響應(yīng)式調(diào)度方式。通過(guò)送、接次序的優(yōu)化提高了勘測(cè)進(jìn)度緊湊性,其中人等車的時(shí)間僅占總等待時(shí)間的20%,各指標(biāo)都優(yōu)于目前的響應(yīng)式調(diào)度方法。

    表3 優(yōu)化算法結(jié)果與響應(yīng)式調(diào)度結(jié)果比較Table 3 Comparison of results between optimization and responsive scheduling

    調(diào)度優(yōu)化算法求得的最優(yōu)送?接方案調(diào)度方案,如圖7所示。可見(jiàn),各車在大部分勘測(cè)點(diǎn)接人時(shí)產(chǎn)生的等待時(shí)間較小,對(duì)從送?接車輛組織環(huán)節(jié)上加快勘測(cè)進(jìn)度,提高勘測(cè)效率具有積極意義。

    圖7 優(yōu)化方案勘測(cè)車輛調(diào)度運(yùn)行圖Figure 7 Survey vehicle dispatching diagram of optimal scheme

    5 結(jié)論

    本文基于鐵路工程勘測(cè)中送?接車輛的調(diào)度問(wèn)題,以多車指派問(wèn)題和單車帶作業(yè)時(shí)間窗和送?接約束VRP問(wèn)題為切入點(diǎn),建立雙層規(guī)劃模型將二者有機(jī)結(jié)合進(jìn)行研究。該模型為NP難問(wèn)題,針對(duì)該模型的特點(diǎn)提出了內(nèi)外層嵌套的遺傳算法用以求解該模型,專門設(shè)計(jì)了嵌套遺傳算法的遺傳算子。

    求解實(shí)例表明,本文提出的模型與算法求解得到的廣義勘測(cè)費(fèi)用相較于響應(yīng)式調(diào)度方式減少了18.0%,成本、里程和等待時(shí)間等指標(biāo)更加均衡,車輛任務(wù)分配更加合理,可有效提高勘測(cè)效率和勘測(cè)進(jìn)度的銜接程度。

    本文所提出的模型與算法不僅為解決多車送?接的車輛路徑問(wèn)題提供了一種有效的工具和手段,也可為鐵路工程勘測(cè)送?接車輛調(diào)度優(yōu)化提供可行方法,在理論研究和實(shí)踐應(yīng)用上具有一定意義。

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