Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Постановка задачи и анализ возможных методов решения 26
1.1. Постановка задачи 26
1.2. Аналитический обзор разработок, связанных с поставленной задачей 27
1.3. Анализ возможных методов решения задачи 29
1.4. Точные, эвристические и поисковые методы решения задачи 31
1.4.1. Точные методы решения 32
1.4.1.1. Алгоритм полного перебора 32
1.4.1.2. Метод ветвей и границ 32
1.4.2. Эвристические алгоритмы 33
1.4.2.1. Метод включения дальнего 33
1.4.3. Генетические алгоритмы и алгоритмы поиска 34
1.4.3.1. Генетический алгоритм 36
1.4.3.2. Муравьиные алгоритмы 39
Заключение по главе 1 45
ГЛАВА 2. Системный анализ технологического процесса работы сортировочной станции . 46
2.1. Формирование совокупности задач работы сортировочной станции на основе метода «дерево целей» 46
2.2. Построение математической модели. Формализация задачи «Определение очередности роспуска поездов на сортировочной станции» 59
2.3. Некоторые аспекты формирования и накопления поездов 62
2.4. Технологическое время роспуска одного состава 64
2.5. Расчет оптимального числа маневровых локомотивов на горке и вытяжках формирования поездов 65
Заключение по главе 2 67
ГЛАВА 3. Разработка метода решения задачи «определение порядка расформирования железнодорожных составов на сортировочной станции» 68
3.1..ВУ-метод 68
3.2. Сравнение рассматриваемых алгоритмов 78
3.3. Адаптация методов и алгоритмов для решения задачи о порядке расформирования поездов на сортировочной станции 84
Заключение по главе 3 87
ГЛАВА 4. Решение задачи «определение порядка расформирования составов на сортировочной станции» 89
4.1. Общая технология определения очерёдности роспуска составов на сортировочной станции... 89
4.2. Особенности реализации общей технологии 91
4.3. Общая схема алгоритма решения задачи 93
4.4. Решение задачи определения порядка расформирования поездов на сортировочной станции ' 95
4.5 . Выбор объекта внедрения и его описание 101
4.6 . Данные моделирования 103
Заключение по главе 4 109
Заключение 110
Список литературы 111
- Аналитический обзор разработок, связанных с поставленной задачей
- Формирование совокупности задач работы сортировочной станции на основе метода «дерево целей»
- Адаптация методов и алгоритмов для решения задачи о порядке расформирования поездов на сортировочной станции
- Общая технология определения очерёдности роспуска составов на сортировочной станции...
Введение к работе
Общая характеристика работы Актуальность темы
Железнодорожный транспорт имеет важное стратегическое значение для России, являясь одной из основ транспортной инфраструктуры страны. От общего объёма перевезённых грузов по всей России на долю железных дорог приходится 38 % [1].
В последнее время, в связи с ежегодным увеличением объёмов железнодорожных перевозок, особенно остро встает вопрос о повышении эффективности функционирования железнодорожного транспорта (рис. 1). В 2003-2007 гг. темпы прироста объемов железнодорожных перевозок крупнотоннажных контейнеров составили в среднем 11 % в год [2]. Прогнозируемые темпы роста железнодорожных перевозок - увеличение объема в 2 раза за предстоящие 10 лет. Следует отметить возросшее количество транзитного груза, идущего по территории России. В среднем его увеличение составляет 12 % в год [3]. Именно поэтому развитию железнодорожного транспорта в настоящее время уделяется особое внимание.
16000000 _ 14000000 г 12000000
g юоооооо
Погружено вагонов Рис. 1. Динамика увеличения погрузки по России
В условиях рыночной экономики возросли требования к качеству транспортной работы, графику движения поездов, оперативной доставке грузов в соответствии с указанными сроками. Без создания современных автоматизированных систем и внедрения информационных технологий в перевозочный процесс удовлетворить данные требования крайне сложно.
Процесс внедрения информационных технологий на железнодорожном транспорте был начат в середине 80-х гг. XX в. Именно в эти годы была внедрена автоматизированная система оперативного управления перевозками (АСОУП), которая в настоящее время является центральным звеном всех АСУ железнодорожного транспорта РФ [4].
Основа повышения эффективности железнодорожного транспорта — уменьшение эксплуатационных затрат и увеличение пропускной способности. Эти показатели являются основными для данной отрасли. Именно для повышения этих показателей проводится большинство мероприятий по модернизации отрасли.
С целью анализа эффективности процесса перевозок при проведении диссертационного исследования были рассмотрены основные этапы перевозочного процесса с момента погрузки до прибытия груза на станцию назначения (рис. 2).
Рис. 2. Схема процесса следования вагона от станции отправления до станции назначения
Из рис. 2 видно, что в перевозочном процессе присутствуют повторяющиеся звенья - сортировочные станции. Их место в перевозочном
процессе двойственно. С одной стороны, они являются центрами формирования грузовых потоков, с другой - механизмом управления потоком и его распределения на основе плана формирования [5].
Исключением являются маршрутные поезда, которые следуют из пункта отправления в пункт назначения без переработки на сортировочных станциях. Это позволяет им увеличивать скорость до 550 км/сут и сокращать время доставки грузов. Использование маршрутов позволяет снизить эксплуатационные расходы (сортировочная станция не участвует в перевозочном процессе), а также увеличить пропускную способность за счёт увеличения средней скорости поезда. Но доля маршрутных поездов мала - 5 % [6].
Все остальные поезда подвергаются переработке на сортировочных станциях и следуют не прямым маршрутом, а от сортировочной станции к другой сортировочной станции. На сортировочной станции, согласно плану формирования, вагон ожидает накопления своей группы, идущей до следующей сортировочной станции, в необходимом количестве (соответствие длины и веса поезда). Это связано с уменьшением эксплуатационных затрат на перевозку вагонов от одной сортировочной станции к другой.
За время движения от пункта отправления до пункта назначения вагон проходит сортировочный процесс на нескольких сортировочных станциях, что значительно увеличивает время доставки и уменьшает скорость поездов до 350 км/сут [7]. Это связано с временными затратами на переработку составов: их сортировку, накопление и формирование. Наиболее значимым является время ожидания вагона под накоплением, т. к. оно превосходит на порядок остальные показатели.
Время простоя вагона под накоплением на сортировочной станции может сильно колебаться - от нескольких до десятка часов (это связано с индивидуальными особенностями каждой сортировочной станции -количества путей накопления, их длины, количества сортировочных систем, расположения парков и т. д.). Это хорошо видно на рис. 3.
AnOipjk>JB-2
hw.M Гор мого
Рис. 3. Время накопления состава на различных сортировочных станциях
В среднем на крупных сортировочных станциях России простой одного вагона в ожидании накопления составляет около 5,5 часов (рис. 4) [8].
Дстрлинь-2
ИмИ. Горького
Рис. 4. Среднесуточный простой вагонов на сортировочных станциях
Среднее время нахождения вагона под накоплением зависит от количества вагонов, находящихся под накоплением на сортировочной станции. Простой вагонов в сутки, выраженный в абсолютных единицах (ваг*ч), по станции Астрахань-2 в несколько раз меньше простоя по станции им. Максима Горького, несмотря на то, что среднее время простоя вагонов по станции Астрахань-2 больше. В настоящее время средний суточный простой крупной сортировочной станции составляет порядка 20-35 тыс. ваг*ч [4]. Сокращение
времени простоя вагонов на сортировочной станции позволяет существенно снизить эксплуатационные затраты. В целом по России за одни сутки убытки от простоя вагонов на крупных сортировочных станциях составляют примерно 33,4 млн руб. Сокращение времени нахождения вагонов на сортировочной станции всего лишь на 1 % позволит увеличить рентабельность отрасли на 121 млн руб. в год (глава 4).
Мероприятия по сокращению времени простоя вагона на сортировочных станциях проводились неоднократно. Так, например, для повышения эффективности эксплуатационной работы сортировочных станций в 90-е гг. по сети дорог было проведено внедрение комплекса систем автоматизированного управления сортировочной станцией (КСАУ СС), включающего в себя:
- расширение зоны автоматизации до размеров всей станции;
- модульный принцип построения системы, обеспечивающий её
функциональный состав по требованию заказчика;- создание информационной платформы для ведения динамической
модели сортировочного процесса в режиме реального времени;В системе КСАУ СС реализована интеграция двух систем:
- комплексной системы автоматизированного управления
сортировочным процессом (КСАУ СП), реализующей автоматизированное
управление горочными стрелками, сигналами, замедлителями, маневровыми
локомотивами и т. д.;- автоматизированной системы управления сортировочной станцией
(АСУ СС), обеспечивающей реализацию информационно-управляющих задач
и функций планирования работы станции.В рамках КСАУ СС, помимо традиционного набора автоматизированных рабочих мест работников станционного технологического центра, реализованы автоматизированные рабочие места станционного и маневрового диспетчеров, машиниста компрессорной установки, машиниста маневрового локомотива и т. д.
Важнейшей частью системы являются средства взаимодействия информационно-планирующего уровня АСУ СС с техническими средствами КСАУ СП. Для АСУ СС автоматически готовится информация о прибытии поезда, отцепке и уходе поездного локомотива, установке и снятии ограждения состава, расформировании состава. Это позволило значительно повысить объективность и своевременность данных об этих операциях. Внедрение КСАУ СС позволило сократить простои вагонов на 20-30 %, сократить эксплуатационные затраты, в том числе за счёт создания малолюдных технологий; повысить безопасность станционных технологий [9]. Тем не менее КСАУ СС имеет существенный недостаток - принятие решений о порядке роспуска составов возложено на маневрового диспетчера, хотя все исходные данные для автоматизированного решения задачи по определению порядка роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции имеются.
Актуальна задача сокращения времени нахождения вагонов под накоплением и, как следствие, на сортировочной станции в целом. Её решение позволит повысить эффективность использования подвижного состава и сократить время доставки грузов. Результатом должно явиться увеличение конкурентоспособности в сфере перевозок контейнеров и мелких отправок [Ю].
Необходимо проанализировать технологию работы сортировочной станции с целью выявления основных подзадач, влияющих на время нахождения вагона под накоплением, и формализовать наиболее важные из них. Для решения выявленных задач необходимо выбрать методы их решения.
На основе решенных задач целесообразно разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений (СГШР), которая может быть применена для решения задач, возникающих в процессе расформирования и формирования поездов [101]. Для внедрения СППР может быть выбрана любая крупная сортировочная станция, такая, например, как станция им. Максима Горького, Инская, Алтайская (с количеством поездов
в расформировании не менее 25 поездов за смену). Таким образом, поставленная задача является актуальной.
Объект исследования - сортировочная железнодорожная станция.
Предмет исследования - технологические процессы работы сортировочной станции по формированию / расформированию железнодорожных составов.
Цель и задачи исследования. Целью исследований является повышение эффективности управления процессом формирования / расформирования железнодорожного транспортного потока на сортировочной станции на основе эвристических методов поиска оптимальных решений. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи.
1. Проведен системный анализ технологического процесса работы
сортировочной станции.Разработана математическая модель, описывающая порядок роспуска составов на сортировочной станции.
Разработан новый алгоритм и проведена адаптация некоторых существующих алгоритмов для определения порядка роспуска составов на сортировочной станции.
Проведено экспериментальное сравнение методов и алгоритмов с целью выявления наиболее эффективных по выбранному диссертантом критерию.
Методы исследования. Для решения поставленной задачи использованы методы системного анализа, математического моделирования, методы поиска оптимальных решений.
Достоверность и обоснованность работы. Обоснованность результатов обусловлена корректным применением указанных методов исследования. Достоверность подтверждается сравнением результатов, полученных на основе предлагаемого метода, с результатами, полученными на основе других используемых методов.
Научная новизна. В рамках диссертационной работы получены следующие основные результаты:
Разработана процедура формирования представительного множества задач, возникающих в процессе работы сортировочной станции.
Построена формализованная модель технологического процесса роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции.
Разработан новый эффективный алгоритм решения задачи по определению порядка формирования / расформирования железнодорожных составов.
Разработан критерий для сравнительной оценки эффективности различных эвристических методов и алгоритмов, отражающий специфику предметной области.
Проведен сравнительный анализ эффективности различных эвристических методов и алгоритмов поиска решения рассматриваемой задачи.
На защиту выносятся:
Математическая модель технологического процесса работы сортировочной станции по роспуску составов.
Процедура формирования множества задач в процессе функционирования железнодорожной сортировочной станции.
Результаты анализа наиболее эффективных алгоритмов, используемых для решения задачи о расформировании составов на сортировочной железнодорожной станции.
Разработанный диссертантом метод решения задачи оптимизации роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции.
Практическую ценность имеют: 1. Методика формирования относительно полного множества задач технологического процесса формирования / расформирования железнодорожных составов на сортировочной станции, которая может быть использована для повышения эффективности перевозок на других видах транспорта.
Разработанный алгоритм эвристического поиска оптимальных решений, который позволяет повысить эффективность решения многих задач оптимального поиска, в частности задачи по определению порядка роспуска составов на сортировочной станции и задачи коммивояжера.
Разработанная информационная схема технологического процесса, используемая для внедрения полученных теоретических результатов, а также схема автоматизации СППР, которая может быть применена для решения других задач, возникающих в процессе формирования/расформирования поездов.
Реализация и внедрение полученных в работе теоретических результатов, которые позволят повысить эффективность функционирования сортировочных станций, задействованных в составообразовании.
Предложенный метод поиска оптимальных решений для комбинаторных задач, а также метод адаптации алгоритмов, которые используются в учебном процессе в Астраханском государственном техническом университете (АГТУ) при преподавании дисциплины «Алгоритмы направленного перебора».
Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на ежегодной конференции Ростовского государственного университета путей сообщения (Ростов-на-Дону, 2003; 2004), Международной конференции, посвященной 75-летию со дня образования АГТУ (Астрахань, 2005), 50-й научной конференции профессорско-преподавательского состава АГТУ (Астрахань, 2005), Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2008).
Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 9 статьях, 3 из них - в изданиях по перечню ВАК, и материалах 5 конференций.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав основного текста, списка литературы из 102 наименований, заключения и 4 приложений, общим объемом 130 страниц. В работе содержится 21 рисунок и 17 таблиц.
Основное содержание работы
Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи исследования, доказана научная новизна и практическая ценность работы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.
В первой главе «Постановка задачи и анализ возможных методов решения» дается общая постановка задачи, её местоположение в перевозочном процессе, приводится общая схема организации работ по формированию / расформированию поездов на сортировочной станции.
Маневровый диспетчер самостоятельно принимает решение о порядке формирования / расформирования поездов на сортировочной станции, опираясь на общую картину полигона и свой опыт работы в данной области. Оптимальность работы сортировочной станции зависит от «опытности» маневрового диспетчера. Отсутствие автоматизации данной функции свидетельствует об актуальности поставленной задачи.
Решение данной оптимизационной задачи является резервом повышения эффективности работы сортировочной станции, резервом повышения её экономической эффективности и экономической эффективности всего перевозочного процесса в целом. Данная задача может быть решена с помощью поисковых алгоритмов и алгоритмов на графах, как и большинство задач, связанных с оптимизаций технологического процесса.
При решении задачи о порядке роспуска поездов на сортировочной станции потребуется производить расчёт за время меньшее, чем технологическое время формирования/расформирования состава, или доверительный интервал автоматизированной системы оперативного управления перевозками, равный 15 минутам. Это связано с изменением ситуации на полигоне, а также с грузовой работой станции.
Приведен обзор наиболее перспективных методов решения рассматриваемой NP-задачи: точных,
неполиномиально, и, соответственно, вычислительная сложность алгоритмов, основанных на полном переборе или на построении дерева решений, растет экспоненциально от N. Эти алгоритмы способны решать задачу лишь для малого N (N = 20) за время вычислений, лежащее в разумных пределах. Именно поэтому для решения сложных задач используются различные эвристики.
Во второй главе «Системный анализ технологического процесса работы сортировочной станции» проведён системный анализ процесса работы сортировочной станции на основе метода Сагатовского, в результате которого выделен ряд наиболее весомых задач оптимизации. Выявленное множество задач является наиболее значимым с точки зрения влияния на простой вагонов, находящихся под накоплением. Основная составляющая простоя вагонов, находящихся под накоплением, - время ожидания накопления состава. Для его сокращения необходимо обеспечить расформирование железнодорожных составов таким образом, чтобы количество вагонов, высвобожденных из-под накопления, было максимальным. Сокращение времени формирования / расформирования состава остаётся резервом для повышения эффективности работы сортировочной станции.
С целью сократить время простоя поездов в ожидании отправления можно осуществлять расформирование поездов на сортировочной станции таким образом, чтобы вагоны, высвобожденные из-под накопления, были сформированы в составы и сразу отправлены, - т. е. необходимо делать привязку к графику грузового движения поездов.
Задача о порядке роспуска составов на сортировочной станции формализуется следующим образом.
На станции и в подходе имеется N поездов, ожидающих формирования / расформирования. Необходимо определить, в каком порядке следует формировать/расформировывать поезда, чтобы среднее время простоя вагона было минимальным. Цель решения задачи - свести к минимуму суммарный простой вагонов, находящихся как под накоплением, так и в поездах, ожидающих расформирования:
где MBIT - множество вариантов порядка
формирования/расформирования составов;
/(х) - функция простоя вагонов на сортировочной станции за план х ;
х - план порядка формирования/расформирования составов на сортировочной станции.
В данной функции присутствуют три основные составляющие: поезда, идущие в расформирование; поезда, находящиеся под накоплением и сформированные поезда.
Поезда, идущие в расформирование, обозначим как IJoe3dz[x[j]] -количество вагонов в x[j] поезде в направление Z, где Z = 1, Н. Тогда
ЛГ я
последовательность роспуска поездов будет иметь вид ^] ]Г Яоезд; [>[./]]
Вагоны, находящиеся под накоплением, обозначим как Накопление:-количество вагонов под накоплением в направление Z, где Z= 1, Н.
После накопления группы вагонов согласно плану формирования осуществляется формирование поезда. Введем вспомогательную переменную xz , которая показывает, имеется ли достаточное количество вагонов для
формирования поезда в направление Z.
я 1,при Макс.усл.дл > У,Накоплениеz > Мин.усл.дл.
z=l
Я Я\,при Мж.усл.дл.< У Накопление"* > Макс.усл.дл.,то^ Накоплениеz — Макс.усл.дл.
иначе,0
Введем дополнительную переменную х б, которая показывает, стоит
поезд в ожидании расформирования на станции: хприб = 1 или нет: хприб = 0. Для
начисления простоя по данным вагонам сделаем привязку ко времени. Примем: ^-начальное время простоя; f^meib- время прибытия поездов на
станцию, где j = 1, N; t*%u - технологическое время формирования поезда; tp^- технологическое время расформирования поезда.
Существуют два способа отправления поезда: по жесткой нитке графика либо по диспетчерской. Жесткие нитки графика составляются
службой перевозок и могут изменяться в случае изменения грузопотоков. Если поезд готов к отправлению, а ближайшая нитка графика значительно удалена по времени, поезд может быть отправлен по диспетчерской нитке.
Использование жестких ниток графика наиболее целесообразно,
т. к. позволяет заранее планировать работу поездных локомотивов, является
гарантом их наличия под отправляемые поезда, позволяет рационально
использовать локомотивные бригады и планировать поездную работу на более
длительный период. С учётом привязки к графику движения изменится время
начисления простоя для сформированного поезда: tf".Временной интервал будет увеличен до цн"ткат -tx[J] -t^-f) следующей нитки в
направление Z, причем Стка[,~1] <(tx[J]+t^f+^')<Сткат. Если время до
следующей нитки графика значительно t""""''''111 - tx[j] - t^f > максвремя ожидания ,
диспетчер может проложить свою нитку графика:
f""1'1 = нормативное время на составление диспетчерской нитки .
Задача минимизации времени простоя может оказаться намного сложнее, если учесть в расчётах доставку скоропортящихся грузов и вагонов с критическим сроком доставки, т. е. принести в жертву простой вагонов с целью их своевременной доставки. Таким образом, можно выделить ещё одно ограничение в виде баланса между временем простоя и временем доставки грузов и в зависимости от этого расставлять приоритеты по роспуску: ке —
коэффициент значимости вагонов е-то типа, е — 1, М. Добавим разделение вагонов, находящихся под накоплением и в поездах, по типу. Тогда функция примет следующий вид:
/( = '? Z К (Поезде МЛ!) + С*л - W-i, + С? >
Е Е К (Поезд; №]])) + ;=1 е=\ 1=1 ;=1 -=1
Я М
+ С.Ш -Сли-ц +t%%) + t%f)YZK(HaKormeHue;) +
z=\ e=l
+ (д, — _ tx[j] _ tpff ) x* ^ ke {Накопление;) -» min
z=l e=l
Это, в свою очередь, позволит повысить качество обслуживания, а также избежать штрафов за несвоевременную доставку грузов. Наиболее актуально
это для скоропортящихся грузов, т. к. время их доставки намного меньше, чем время доставки обычных грузов или порожних вагонов. Данная задача с ограничением может быть формализована и решена аналогичными методами, предлагаемыми для решения задачи по определению порядка роспуска поездов на сортировочной станции, с введением коэффициентов при расчёте значения целевой функции.
Преимущество использования поисковых алгоритмов с этой точки зрения наиболее очевидно, поскольку они позволяют накладывать различные ограничения. Для эвристических алгоритмов это возможно в случае учёта скоропортящихся грузов, т. к. ограничение есть не что иное, как коэффициент, задающий баланс при расчёте целевой функции.
Третья глава «Разработка метода решения задачи «Определение порядка расформирования железнодорожных составов на сортировочной станции» посвящена описанию разработанного нами BV-метода для решения рассматриваемой задачи, приводятся также результаты исследования других рассматриваемых в работе методов, описаны их преимущества и недостатки.
BV-метод основан на анализе имеющегося эталонного маршрута и его оптимизации. Решение условно состоит из двух этапов: 1) получение начального решения; 2) оптимизация начального решения.
Начальное решение представляет собой лучшее решение из всех решений, полученных на основе «жадного» метода.
Второй этап состоит в модернизации полученного начального эталонного маршрута с помощью BV-модификаторов, которые позволяют выявить неоптимальные участки и преобразовать их.
Перед применением BV-модификаторов необходимо построить матрицу А оценок. На основании матрицы А выявляются неоптимальные участки в эталонном маршруте. Процесс построения BV-матрицы:
строится матрица А размерами N X N, первоначально заполненная нулями;
затем, путём просматривания N построенных «жадных» маршрутов, последовательно формируется А [р, q];
- для каждой пары соседних вершин р и q соответствующий элемент матрицы оценок А [р, q] увеличивается на единицу.
Дальнейшее преобразование эталонного маршрута заключается в последовательном применении BV-модификаторов к каждой паре вершин, которым соответствует ненулевой элемент матрицы оценок. Каждый BV-модификатор в качестве параметра вызова получает р и q (позиции) двух вершин, которым в BV-матрице сопоставлено любое ненулевое число. При каждом вызове каждый BV-модификатор хранит в себе наилучшее значение модифицированной целевой функции и пары вершин. После просмотра по всей BV-матрице из всех BV-модификаторов выбирается наилучшее значение модифицированной целевой функции и сравнивается с эталоном. Если модифицированный маршрут имеет превосходство, то он становится эталоном, а в матрице оценок для данной пары вершин р и q присваивается значение - 0. Проход по матрице оценок повторяется до тех пор, пока модифицированные маршруты имеют превосходство над эталоном. Превосходство или равенство эталона над модифицированным маршрутом говорит о том, что полученное решение является конечным для данного метода решения.
При последовательном вызове происходит вызов не всех модификаторов, а только некоторых из них. Поскольку каждый модификатор имеет свои ограничения (расстояние между позициями), перед каждым вызовом BV-модификатора осуществляется проверка условия вызова. Принцип работы метода показан на рис. 5.
Рис. 5. Упрощенная блок-схема BV-метода
Отличительные особенности BV-метода:
- метод опирается на идеологию генетического алгоритма, т. е. текущее
решение модифицируется несколькими способами, а потом из них выбирается
наиболее приспособленное;- в отличие от поисковых алгоритмов метод работает с одним
решением, а не с их множеством, что позволяет увеличить быстродействие
алгоритма;- все модификаторы жестко заданы, их использование осуществляется
с матрицей оценок, что делает процесс поиска решений четким;- для каждой конкретной задачи метод имеет определенное количество шагов, и, таким образом, полученное решение всегда одно и то же для конкретной задачи;
- все модификации предназначены для выявления неоптимальных
фрагментов решения и их оптимизации.В этой же главе представлены результаты сравнения рассматриваемых в работе методов и BV-метода при решении задачи коммивояжера как частного случая квадратичной задачи о назначениях, показана их практическая
временная сложность и эффективность. Так, приведена апробация методов на задачах Elion's-50, Elion's-75.
Для каждой задачи размерности N проводилось по 33 испытания, что соответствует доверительной вероятности 0,75 и ошибке 0,1. Случайным образом строилась матрица расстояния заданной размерности N, после чего задача решалась четырьмя методами. Генетический алгоритм был взят со следующими параметрами: вероятность кроссинговера - 0,85; вероятность мутации - ОД; критерий окончания эволюции следующий: за последние 20 поколений целевая функция не улучшилась. Параметры муравьиного алгоритма: глобальное испарение GE = 0,5; локальное испарение LE = 1; параметр баланса между использованием накопленных знаний и исследованием новых решений qQ = 0,3; начальное значение феромона -0,0001; муравьев = N. Среднее отклонение считалось относительно BV-метода. Результаты исследования показали, что эвристические алгоритмы оказываются намного быстрее алгоритмов поиска. Это связано, как правило, с линейной организацией самого метода, что позволяет использовать их в тех задачах, когда время вычислений является критичным параметром.
Согласно результатам исследования, BV-метод превзошел все рассматриваемые алгоритмы, уступив лишь методу включения дальнего в «быстродействии».
Эвристические алгоритмы - бесспорные лидеры по быстродействию, кроме того, они показывают хорошее соотношение качество/время. Точные методы малопригодны для решения задач больших размерностей (не способны решить задачу за разумное время). Алгоритмы поиска являются компромиссом между эвристикой и точными методами, но требуют подбора параметров.
На основе пакета SSPS для рассматриваемых алгоритмов была произведена оценка временной сложности. Экспериментально сложность алгоритма полного перебора была оценена как f = 0,0056-e(1,3789;v); метода ветвей и границ ^ = 0,0745-е(0,8485ЛО; метода ветвей и границ с пользованием эвристики для получения стартового начального решения «жадным» методом r = 0,3164-e(0'7469W). Метод включения дальнего t = 28,06-1,6069-N + 0,0227-N2',
BV-метод оценен как t = -169,4 + 15,5786-N-0,4104-N2 +0,004-N3; генетический
алгоритм t = 683 -42,467-// +1,0696 -N2\ муравьиный алгоритмt = 4437,6 - 293 N + 4,6779 N2.
На основе полученных зависимостей были построены оценочные кривые, позволившие оценить время решения задачи и выбрать наиболее подходящий метод, когда быстродействие является критичным параметром.
В четвёртой главе «Решение задачи «Определение порядка роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции» рассмотрена общая технология работы сортировочной станции по определению очерёдности роспуска составов, приведена её схема.
Представлена информационная схема взаимодействия с автоматизированной системой оперативного управления перевозками, содержащая интересующие нас модели: вагонную, поездную, локомотивную. Для рассматриваемой задачи объема информации в рамках автоматизированной системы оперативного управления перевозками достаточно.
Для получения прогноза прибытия поездов необходимо выяснить, какие поезда имеются в подходе станции и предполагаемое время их прибытия. После определения списка поездов, включенных в план для роспуска, необходимо получить номерной список вагонов для каждого из поездов в объёме натурного листа. Данная информация является исходной при решении рассматриваемой задачи. После разработки плана по роспуску поездов осуществляется его согласование с руководством станции, дежурным по отделению, поездным диспетчером.
Из плана автоматически будем исключать поезда, не подлежащие расформированию на сортировочной станции:
- с номером, начинающимся на 5ххх, и количеством вагонов меньшим
20 (рабочие поезда);- поезда со станции формирования в индексе меньшем 0099
(пассажирские поезда и одиночные локомотивы);- поезда со станцией назначения в индексе меньшем 0020 (поезда, идущие в регулировку).
В случае использования АСОУП-2 можно отказаться от использования запросной системы и перейти на SQL-запросы, при этом общая схема решения задачи не изменится. Наиболее целесообразно использовать также собственную базу данных для хранения информации о вагонах, находящихся под накоплением. Это позволит уменьшить число запросов к АСОУП и хранить дополнительные сведения, в частности сведения о физическом местоположении вагонов после расформирования.
В качестве объекта внедрения результатов исследования целесообразно выбрать крупную железнодорожную сортировочную станцию, т. к. сложность решения задачи по определению порядка формирования/расформирования железнодорожных составов растёт экспоненциально, по мере увеличения количества поездов. Отметим, что чем больше нагрузка на сортировочной станции, тем больший эффект будет получен в результате автоматизации процесса определения очередности расформирования составов. В связи с этим наиболее целесообразно рассмотреть крупные сортировочные станции России, такие как Алтайская, им. Максима Горького и Инская (показатель роспуска -120-130 поездов в сутки).
В решение задачи будем включать не все поезда, а только попадающие в интервал планирования - 12 часов. Условно примем, что количество поездов в двух сменах равное. Это позволяет нам примерно оценить размерность решаемой задачи, для того чтобы определиться, каким из методов её целесообразно решать. Для станций Инская, Алтайская, им. Максима Горького возможно применение только эвристических алгоритмов. Посмотрим, как изменяется эффективность предложенного метода в зависимости от количества поездов в планируемом интервале, при условии, что маневровый диспетчер действует по принципу «жадного» алгоритма.
Для выбора метода решения было проведено компьютерное моделирование. Для каждой задачи размерности N проводилось по 33 испытания, что соответствует доверительной вероятности 0,75 и ошибке 0,1.
Случайным образом генерировались N поездов длиной 65-85 вагонов, а также вагоны, находящиеся под накопление, согласно плану формирования, - 0-65. Затем задача решалась четырьмя методами. Минимальная длина поезда для всех направлений - 80 вагонов, количество групп под накоплением - 20. Время расформирования поезда 720 mhh/(N + 2), поезда прибывают последовательно, через случайный интервал: 1 мин - (720 mhh/(N + 2)) ' 2. Генетический алгоритм был взят со следующими параметрами: вероятность кроссинговера - 0,85; вероятность мутации - 0,1; критерий окончания эволюции следующий: за последние 20 поколений целевая функция не улучшилась, размер популяции = N. Параметры муравьиного алгоритма: глобальное испарение GE = 0,5; локальное испарение LE = 1; параметр баланса между использованием накопленных знаний и исследованием новых решений qo = 0,3; начальное значение феромона - 0,0001; количество муравьев = N. Для выбора метода решения задачи о порядке роспуска составов на сортировочной станции проведем испытания, используя интересующие нас размерности задачи - 20-80. Относительная эффективность рассчитывалась относительно «жадного» метода (чтобы наглядно показать в процентах эффективность использования того или иного метода) по следующей формуле:
д _ Рсіиетіе_полученное_"жадньім"_аігоріітмом-Решение_полученное_рассматриваемьім_ліетодо.и^, пппг
тн ~ Решепие_полученное_расслштриваемьш_методоліСледует отметить, что чем больше размерность задачи, тем более целесообразно ее решение. Если размерность задачи больше, чем 20 поездов в смену, ее решение задачи становится возможным только с помощью эвристических алгоритмов. Наиболее эффективно для этой цели использовать BV-метод, т. к. временная сложность и относительная погрешность являются минимальными.
Простой вагона под накоплением - величина непредсказуемая и для каждой станции является индивидуальной. Примем в качестве метода решения задачи BV-метод, а его эффективность - равной 3,76 % (как худшую на интервале 20-80).
Общий приблизительный эффект по сокращению времени простоя вагонов под накоплением по всей России за одни сутки составит: 57* 5.5* 4800* 0.0376 = 56,6 тыс. ваг.ч.
Эта оценка является приближенной, т. к. каждая сортировочная станция индивидуальна и имеет свои нормы простоев и количества вагонов, перерабатываемых в сутки. Следует учесть также допущение, что в расчёт приняты лишь крупные сортировочные станции. Можно дать оценку эффективности в денежном эквиваленте на основе тарифного руководства. Примем среднюю плату за пользование как среднеарифметическое по родам подвижного состава за простой в час. Один час простоя = 24 руб., тогда общая экономия в сутки составит 56,6 тыс. ваг. ч. * 24 руб./ч = 1,358 млн руб.
Можно дать примерную оценку влияния сокращения времени простоя вагона, находящегося под накоплением, на весь перевозочный процесс. Если принять, что в среднем вагон от пункта отправки до пункта назначения проходит четыре сортировочные станции и среднее время простоя на сортировочной станции равно 5,5 ч, то получим: 4*5.5*0.0376 = 50 мин.
Основные результаты и выводы
Построена математическая модель технологического процесса работы сортировочной станции по роспуску составов.
Разработан BV-метод эвристического поиска оптимальных решений, который позволяет повысить эффективность решения многих задач оптимального поиска, в частности таких, как задача о порядке роспуска составов на сортировочной станции и задача коммивояжера.
Произведена адаптация рассматриваемых в работе методов для решения задачи определения порядка роспуска составов на сортировочной станции.
Проведено компьютерное моделирование с целью определить наиболее пригодный метод решения данной задачи, выбран оптимальный метод решения.
Разработаны общая процедура и схема автоматизации системы поддержки принятия решений по определению порядка роспуска составов на сортировочной станции, которые могут быть применены для решения других задач, возникающих в процессе формирования/расформирования поездов.
Получена оценка эффективности, сокращения времени простоя вагонов, находящихся под накоплением, от использования автоматизации решения задачи о порядке роспуска поездов на сортировочной станции, которая оказалось равной 3,76%.
Дана оценка воздействия сокращения времени простоя вагонов под накоплением на весь перевозочный процесс. На основе полученной оценки найдено значение сокращения времени доставки груза, которое оказалось равным 50 минутам.
Автоматизация процесса определения порядка роспуска составов позволяет более грамотно использовать нитки графика грузового движения поездов и планировать поездную работу на более длительный период.
Внедрение полученных теоретических результатов позволит: увеличить эффективность работы маневрового диспетчера; упростить процесс принятия решения при выборе очередного распускаемого состава; поднять качество работы со скоропортящимися грузами.
Аналитический обзор разработок, связанных с поставленной задачей
Задача выбора очередности расформирования составов на горке была описана канд. техн. наук А. С. Гершвальдом из Российского научно-исследовательского института управления на железнодорожном транспорте в статье «Оптимальное управление процессами работы базовой станции опорного центра» в 2002 г., на втором этапе реформирования Министерства путей сообщения (МПС). Была построена её упрощенная математическая модель и предложен метод решения - перебор всевозможных вариантов с ограничением в глубину (ввиду трудоёмкости вычислений). Выбор варианта расформирования осуществлялся по трем критериям: К0 - критерий оптимальности сетевых перевозок; К? - критерий оптимальности региональных перевозок; К1 - критерий оптимальности районных перевозок. Их предпочтения имели следующий вид: Кс - Кр - Кл. Каждый из критериев вычисляется по одному и тому же правилу, ресурсы выделяются в соответствии с приоритетами видов перевозок. При оптимизации работы горки в качестве критерия предлагался наиболее ранний момент окончания расформирования последнего состава. В качестве метода решения задачи по определению очередности роспуска составов предлагается осуществлять выбор текущего сочетания вариантов регулируемых параметров и затем для выбранного сочетания вариантов имитировать процесс роспуска либо освобождения путей приема, оценивая результат по одному из вышеприведенных критериев [15].
В 2003 г. реформирование отрасли перешло на новый этап -в соответствии с законами рынка МПС было преобразовано в ОАО «Российские железные дороги». Критерии оптимальности сетевых, региональных и районных перевозок утратили свою актуальность, все виды перевозок - сетевые, региональные, районные стали равны. Развитие информатизации отрасли позволило строить более точные математические модели, а развитие науки и вычислительной техники - решать трудоёмкие задачи. Именно поэтому стало необходимым создание новой математической модели технологического процесса формирования / расформирования поездов на сортировочной станции, а также поиск оптимального метода решения данной задачи.
В статье «Информационные технологии в организации перевозок» канд. техн. наук И. Н. Шапкин выделяет ещё один важный аспект в организации перевозок - жесткий график движения грузовых поездов, который позволит обеспечить рациональное использование локомотивного парка, соблюдение сроков осмотра и ремонта вагонов на станции, создаст условия для оптимизации технического обслуживания и ремонта инфраструктуры. Автор отметил и важность такого параметра, как своевременная доставка груза. И. Н. Шапкин предлагает рассмотреть процесс образования поезда не с точки зрения функционирования сортировочных станций, а с точки зрения реализации всего перевозочного процесса. Центральным звеном должны стать заявки клиентов на перевозку, и «информационная биржа исправных грузовых вагонов», которая должна содержать в себе достоверные сведенья о их номерах, направлении движения, времени свершения операции на основе системы автоматической идентификации единиц подвижного состава. Такой «биржей» является автоматизированная система пономерного учета, контроля дислокации, анализа использования и регулирования вагонного парка на железных дорогах России (ДИСПАРК). Таким образом, предлагается построить модель полигона, на котором можно было бы планировать поездную работу, а задачу решать методами динамического программирования [16].
Однако в настоящее время только начинаются работы по оборудованию подвижного состава системами ГЛОНАСС (глобальная навигационная спутниковая система) для автоматической идентификации составов. Не реализована также привязка заявки к номеру вагона, что делает системы подобного рода непригодными на данном этапе эксплуатации.
В статье «Анализ повышения эффективности работы сортировочной станции» канд. техн. наук О. Ищука затрагивает проблему решения задачи по определению порядка роспуска составов. Автор подчеркивает важность совмещения процесса расформирования составов с процессом их формирования в качестве одного из основных методов передовой технологии сортировочных станций. Значительную роль автор отводит повышению эффективности работы сортировочной за счет оптимальной очередности роспуска составов, а также планированию составообразования и поездообразования [17].
Тем не менее, кроме функции времени нахождения вагонов на сортировочной станции, никаких математических моделей, которые могли бы сочетать в себе формирование и расформирование, учёт срока доставки грузов, привязку к графику движения поездов и т. д., не предлагается. Задача о порядке расформирования составов на сортировочной станции является комбинаторной. Основными задачами комбинаторики являются: 1) образование упорядоченных множеств, состоящее в установлении определенного порядка следования элементов множества друг за другом, составление перестановок; 2) образование подмножеств, состоящее в выделении из данного множества некоторой части его элементов, составление сочетаний; 3) образование упорядоченных подмножеств - составление размещений. Рассматриваемая нами задача - составление перестановок. Поэтому ее, возможно, решить методом динамического программирования, эвристическими методами, методами поиска оптимальных решений или по средствам полного перебора. Динамическое программирование это математический аппарат, разработанный для эффективного решения некоторого класса задач. Этот класс характеризуется возможностью естественного, а иногда и искусственного разбиения всей операции на ряд взаимосвязанных этапов.
Формирование совокупности задач работы сортировочной станции на основе метода «дерево целей»
После накопления группы вагонов для формирования состава осуществляется формирование поезда. Затем поезд помещают на приёмоотправочные пути станции и осуществляют подготовку к отправлению, подготавливают документы на поезд.
Существуют два способа отправления поезда: по жесткой нитке графика либо по диспетчерской. Жесткие нитки графика составляются службой перевозок и могут изменяться раз в год в случае изменения грузопотоков. Если поезд готов к отправлению, а ближайшая нитка графика значительно удалена по времени, поезд может быть отправлен по диспетчерской нитке. Для этого поездной диспетчер прокладывает новую нитку графика под данный поезд, согласует её с руководством ДАДЦУ, после чего данная диспетчерская нитка графика может быть задействована.
И в том и в другом случае, кроме привязки к ниткам графика, необходимо наличие поездного локомотива. Поездной диспетчер делает предварительный заказ локомотивному диспетчеру для выделения локомотивов под жесткие нитки графика. В случае использования диспетчерской нитки, поездной диспетчер, по согласованию с локомотивным, запрашивает у дежурного по депо локомотив для привязки его к данной нитке графика. В свою очередь дежурный по депо уведомляет об этом нарядчика по депо для вызова локомотивной бригады [48]. Возможны ситуации, когда отправление по диспетчерской нитке графика не является возможным ввиду отсутствия свободных локомотивов или бригад.
Использование жестких ниток графика наиболее целесообразно. Это обусловлено тем, что позволяет заранее планировать работу поездных локомотивов и является гарантом их наличия под отправляемые поезда, позволяет рационально использовать локомотивные бригады и планировать поездную работу на более длительный период [49, 50]. С учётом привязки к графику движения изменится время начисление простоя для сформированного поезда: tf . Временной интервал будет увеличен .
Задача минимизации простоя может оказаться намного сложнее, если учесть в расчётах доставку скоропортящихся грузов и вагонов с критическим сроком доставки, т. е. принести в жертву простой вагонов с целью их своевременной доставки. Таким образом, можно выделить ещё одно ограничение в виде баланса между простоем и доставкой грузов, и в зависимости от этого расставлять приоритеты по роспуску. Это, в свою очередь, позволит поднять качество обслуживания, а также избежать штрафов за несвоевременную доставку грузов. Наиболее актуально это для скоропортящихся грузов, т. к. время их доставки намного меньше, чем время доставки обычных грузов или порожних вагонов.
На основании статьи 97 Устава железнодорожного транспорта Российской Федерации предусмотрены штрафы за просрочку доставки грузов и порожних вагонов, не принадлежащих перевозчику. В случае просрочки скоропортящихся грузов грузовладелец вправе потребовать возмещения полной или частичной стоимости груза. За остальные виды просрочек на грузоперевозчика могут быть наложены штрафы (в размере не более стоимости самой перевозки) [51].
Добавим разделение вагонов, находящихся под накоплением, и вагонов в поездах по типу, тогда функция примет следующий вид:
Следует отметить также тот факт, что количество вагонов, находящихся под накоплением, может меняться ввиду осуществления грузовой работы на сортировочной станции. Так, например, вагоны из-под погрузки/выгрузки (и ремонта) могут переходить под накопление, т. е. их необходимо учитывать при решении задачи [12,52]. В настоящее время формализованного алгоритма для такой постановки задачи нет.
Однако данная задача с ограничением может быть формализована и решена методами, аналогичными методам, предлагаемым для решения задачи «Определение порядка роспуска поездов на сортировочной станции».
Преимущество использования поисковых алгоритмов с этой точки зрения наиболее очевидно, поскольку они позволяют накладывать различные ограничения. Для эвристических алгоритмов это возможно в случае учёта скоропортящихся грузов, т. к. ограничение есть не что иное, как коэффициент, задающий баланс при расчёте целевой функции.
Адаптация методов и алгоритмов для решения задачи о порядке расформирования поездов на сортировочной станции
Адаптация ранее рассмотренных поисковых алгоритмов не требуется, изменится лишь алгоритм вычисления целевой. Рассмотрим это более подробно.
Для алгоритмов, использующих поэтапное построение решения, адаптация не потребуется. Например, для алгоритма полного перебора (приложение 1) в результате построения дерева перестановок, и получения очередной перестановки - плана расформирования поездов (листа дерева перестановок) производится его расчет, методом моделирования выполнения этого плана. То есть, производится вычисление целевой функции f(x) (где х -текущий вариант расформирования составов) согласно математической модели описанной в главе 2. Таким образом, центральный адаптационным звеном является процедура вычисления целевой функции, которая на вход получает вектор управления (план расформирования), а в качестве результата возвращает суммарное время простоя, график формирования и отправления поездов. Блок схема процедуры расчета простоя вагонов согласно плану расформирования приведена в приложении 3. Аналогично адаптируются генетический алгоритм, в результате его работы образуются новые потомки - хромосомы, которые представляют собой частное решение задачи, а их фитнес есть ни что иное как рассчитанная целевая функция, о которой было сказано выше.
Муравьиный и жадный алгоритм используют в своей работе дополнительную функцию - выбора следующего поезда подлежащего расформированию с минимальным суммарным простоем. Поскольку задача имеет обратную связь и обладает последействием, то выбор поезда осуществляет с моделированием расформирования предыдущих поездов согласно плану. Таким образом, данная функция схожа с процедурой расчета простоя вагонов согласно плану расформирования, с отличием в том, что происходит расчет не всего плана, а только его части от х0 до хш . BV- метод использует обе функции, поскольку включает в себя жадный алгоритм, а так же заимствует идеологию генетического алгоритма. Его блок схема для решения задачи о порядке расформирования / формирования составов на сортировочной станции показана на рисунке 17.
Использование эвристических алгоритмов для решения задачи определения порядка расформирования поездов на сортировочной станции, таких как «венгерский» и метод включения дальнего, невозможно. Это связано с тем, что данные алгоритмы использует в своей работе параметры, которых нет в условиях задачи. В частности, матрица стоимости пересчитывается на каждом этапе (после расформирования поезда), т. к. её значение изменяется за счёт изменения количества вагонов, находящихся под накоплением, на каждом шаге. Именно поэтому таких понятий, как максимальный или минимальный вес матрицы не существует.
Для хранения информации о вагонах, находящихся под накоплением, нам понадобится массив записей, в котором мы будем хранить данные о количестве вагонов по направлениям, а также информацию о каждом вагоне в объеме натурного листа. Аналогичная структура нам понадобится для хранения информации о поездах, с добавлением нескольких полей: флаг - в подходе, на станции, расформирование; время прибытия на станцию, время расформирования. Так же потребуется массив данных с нормативно справочной информацией о минимальных и максимальных нормах длины и веса, график грузового движения и т.д. [56, 63, 67].
Разработан новый эффективный BV-метод решения задачи по определению порядка расформирования железнодорожных составов. На основе разработанного критерия для сравнительной оценки эффективности различных эвристических методов и алгоритмов, отражающий специфику предметной области проведен сравнительный анализ разработанного BV-метода с существующими методами решения комбинаторных задач, которые могут быть использованы для решения задачи о порядке роспуска железнодорожных составов на сортировочной станции. Проведена апробация BV-метода при решении задачи коммивояжера и задач Elion s-50, Elion s-75. Произведена адаптация ранее рассмотренных методов и BV-метода для решения задачи по определению порядка расформирования составов на сортировочной станции. На следующем этапе необходимо: - рассмотреть особенности реализации технологии по определению порядка расформирования поездов; - рассмотреть общий алгоритм решения задачи, и возможность автоматизации технологического процесса; - произвести выбор наиболее эффективного метода для решения рассматриваемой задачи.
Общая технология определения очерёдности роспуска составов на сортировочной станции...
Рассмотрим общую технологию составления плана роспуска поездов. Приняв смену, маневровый диспетчер принимает решение о составление плана расформирования / формирования поездов на заданный временной интервал. В зависимости от специфических особенностей сортировочной станции (среднее количество поездов, обрабатываемых в сутки, количество направлений и т. д.) интервал планирования может варьироваться от 2 до 6 часов. Планирование работы на все смену является затруднительным, т. к. маневровый диспетчер не в состоянии просчитать план на столь значительный период. Определившись с временным интервалом, приступает к составлению плана роспуска поездов - составляет прогноз прибытия поездов, находящихся в подходе к станции, и берёт в расчёт только те поезда, которые успевают дойти до станции в запланированный интервал. Прогноз прибытия поездов может быть составлен на основе справки подхода поездов, взятой из АСОУП (Приложение 4), в которой отображено время последней операции, совершённой с поездом, и его дислокация. Расчётное время хода до станции можно рассчитать исходя из средней участковой скорости с учётом технологического времени в случае проследования через другие станции [84]. В случае возникновения затруднений или для получения более точной достоверности, время прибытия поездов можно уточнить у поездного диспетчера ДАДЦУ. После того как прогноз прибытия поездов составлен, на поезда запрашиваются натурные листы (натурный лист содержит сведения о количестве вагонов, их грузе, станции назначения и. т. д.) из информационной системы АСОУП. Маневровый диспетчер просматривает также перечень вагонов, находящихся под накоплением, и привлекает причастных лиц с целью выяснить занятость приемоотправочных путей, наличие свободных локомотивов, наличие вагонов из-под грузовых операций и т. д. Опираясь на прогноз прибытия поездов, ситуацию с вагонами, находящимися под накоплением, и нормативное время на обработку одного состава, маневровый диспетчер составляет план очередности роспуска поездов, стараясь минимизировать простой [85]. Параллельно с этим маневровый диспетчер составляет план формирования поездов, а так же в системе АСУ СС делает расчет сортировочных листов на поезда подлежащие расформированию. После того как план составлен, маневровый диспетчер согласовывает его с дежурным по отделению и утверждает его у поездного диспетчера ДАДЦУ. Утвердив план, маневровый диспетчер знакомит с ним причастных, в частности дежурного по станции, дежурного по сортировочному парку , начальника технической конторы.
Дальнейшая реализация плана возлагается на причастных исполнителей, маневровый диспетчер осуществляет контроль за его выполнением. В случае возникновения осложняющих обстоятельств (занятость приемоотправочных путей, задержки при движении поездов из подхода и т. д.), приводящих к изменению плана, маневровый диспетчер вносит в него коррективы [86]. Наглядно всё это показано на рис. 18.
Рассмотрим задачу по определению очередности роспуска поездов на сортировочной станции. Цель решения задачи - повышение эффективности управления поездной работой за счет: - повышения оперативности и качества управления перевозками; - оптимизации процесса составообразования и отправления поездов; - снижения эксплуатационных расходов; - повышения производительности труда оперативно-диспетчерского персонала. Решение задачи позволит автоматизировать управленческую деятельность оперативно-диспетчерского персонала в рамках АСУ в процессе управления поездной работой на конкретной сортировочной станции. Целесообразность решения задачи обусловливается высокими требованиями к достоверности и оперативности получения информации, а также необходимостью сокращения объема ручной работы. Основной функцией задачи является определение рационального варианта формирования поездов, а также сроков выполнения операций технологического процесса по обеспечению формирования поездов. Текущий план очередности роспуска поездов для станции целесообразно разрабатывать на планируемый период, соответствующий реальной глубине достоверной информации. При расчете очередности роспуска поездов установим: - назначения поездов и включаемых групп по нормативному и допустимым вариантам плана формирования поездов (ПФП) [87]; - время окончания накопления составов в соответствии с минимальными и максимальными нормами веса и длины составов; - время завершения операций по формированию составов, включая их перестановку на пути отправления; - время готовности поездов к отправлению. Моделирование очередности роспуска поездов предусматривает расчет и оценку вариантов формирования поездов в соответствии с нормативным планом формирования (НПФ), а также следующих оперативных решений: назначения поездов повышенной транзитности по ПФП впередилежащих технических станций; выбор сочетаний групп в групповых поездах из числа допустимых. В качестве исходной информации для решения задачи «Определение очередности роспуска поездов» используется информация о наличии поездов и групп вагонов на станциях, а также прогноз прибытия поездов на станцию. Расчет прогноза прибытия поездов вычисляется как плановое время прибытия всех грузовых поездов. Из плана автоматически будем исключать поезда, не подлежащие расформированию на сортировочной станции: - с номером, начинающимся на 5ххх и с количеством вагонов меньшим (рабочие поезда); - поезда с единой сетевой разметкой (ЕСР) станции формирования в индексе меньшем 0099 (пассажирские поезда и одиночные локомотивы); - поезда с ЕСР станции назначения в индексе меньшем 0020 (поезда, идущие в регулировку) [88].
Похожие диссертации на Управление процессом расформирования железнодорожных составов на основе эвристических методов
