CC BY
48
УДК 656.222.3
Робота присвячена питанням удосконалення технологи корегуван-ня плану формування поiздiв на осно-вi сучасних математичних методiв прогнозування та управлшня експлу-атацшною) роботою залiзниць. Це допоможе пидвищити надштсть та я^сть прийняття ршень оперативного персоналу, що забезпечить змен-шення експлуатацшних витрат на здшснення вантажних перевезень, як дозволять оперативно присто-совувати експлуатацшну роботу залiзниць до змт умов формування вагонопото^в
УДОСКОНАЛЕННЯ ТЕХНОЛОГИ КОРЕГУВАННЯ ПЛАНУ ФОРМУВАННЯ ПО1ЗД1В НА ОСНОВ1 ПОГОДЖЕНО1 ОРГАЖЗАЦП ГРУПОВИХ ПО1ЗД1В ОПЕРАТИВНОГО ПРИЗНАЧЕННЯ
А.В. Прохорченко
Кандидат техшчних наук, асистент Кафедра Управлшня експлуатацшною роботою* Контактний тел.: 8-050-642-86-12
Л.В. К о р ж е н ^ в с ь к и й
Мапстр
Факультет Управлшня процесами перевезень* Контактний тел.: 8-067-159-68-57 *УкраТнська державна академiя залiзничного транспорту
вул. Юрова 3, м.Хармв, УкраТна
1. Вступ i актуальшсть проблеми
Для тдвищення ефективност здiйснення вантажних перевезень в ринкових умовах необхщним е роз-робка та впровадження нових технологш перевiзного процесу, в основу яких закладено концепцп, що дозволять оперативно пристосовувати експлуатацшну роботу залiзниць до змш умов формування вагоно-потокiв. Одним iз напрямкiв вирiшення поставлено! задачi е удосконалення технологи корегування плану формування поiздiв (ПФП) на основi погоджено! орга-нiзацii групових поiздiв оперативного призначення.
Як показуе практика, технолопя оргашзацп ванта-жопотокiв мае багато серйозних недолшв, головним з яких е недостатня адаптащя до умов транспортного ринку[1]. У зв'язку з цим сьогодш виникае необхщ-шсть створення гнучко! технологи по!здоутворення, яка дозволить на розрахунковий перюд оперативно
корегувати ПФП у вщповщност до реально! потреби ще на першш стадп розробки.
2. Аналiз дточо! технологи
Технологiя розробки ПФП базуеться на середньо добових планових вагонопотоках та не враховуе коливань по величин та структурi на протязi сезонiв року, днiв тижня та годин доби. Це призводить до не-ввдповщносп дiючого ПФП з фактичними коливання-ми вагонопотоюв, якi викликають в одних випадках непередбачуваш затримки вагонопотокiв, а у шших - недовикористання технiчних можливостей станцш [2]. На рис. 1 приведено коливання вагонопотоюв на станцп Жмеринка Пiвденно-Захiдноi залiзницi згiдно аналiзу, проведеного на основi звiтноi статистично! iнформацii.
Процедуру корегування ПФП на мережi залiзниць суворо централiзовано i вона мае в свош CTpyKTypi ланцюг напрямку прийняття ршення з верхнього рiв-ня yправлiння на нижнiй. В результат такий процес досить тривалий, що призводить до запiзнення прийняття оперативного ршення щодо корегування ПФП на нижньому рiвнi тдсистеми. Як наслiдок, за таких умов виникають складностi в дiючiй технологи фор-мування керiвних докyментiв i внесення коригування в iнформацiйнi системи (АСК ВП УЗ) [1,3].
а) 72000 70000
Й) 4
3,5 3 2,5
! 2
о
1,5 1
0,5 0
Снень ЛютийБерезеньКв|теньТравеньЧервень
Mi сяц1
0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.0012.0014.00 16.0018.0020.0022.0024.00
години
виконання ПФП, який розраховуеться на рж, з чiтко визначеними межами станцш обертання [4]. Як приклад, на рис. 2 наведено аналiз структури формування групових поiздiв по напрямкам вщправлення зi стан-цп Жмеринка Пiвденно-Захiдноi залiзницi за перше пiврiччя 2008 року.
42; 15%
24; 9%
15; 5%
10; 4%
75; 28%
69; 25%
Рисунок 1. Вщправлення вагошв по мюяцям року за I пiврiччя 2008 року 3i станци Жмеринка а) та штенсивжсть вiдправлення поТздв на протязi доби б)
3. Постановка задачi
Виходячи з цього, необхщним е розробка та впро-вадження автоматизованоi пiдсистеми корегування ПФП в межах шформацшного середовища АСК ВП УЗ, яка дозволить враховувати ва фактори, яю впливають на формування i просування вагонопотокiв, та надасть можливкть в автоматизованому режимi отримувати оперативнi рiшення щодо проведення корегуючих за-ходiв на пол^ош мережi залiзниць.
Така система в свош основi повинна формалiзувати технолопю рацiонального формування поiздiв, яка дозволить заздалегщь визначати пiдхiд вантажних поiздiв до опорних станцiй мережi та виконувати ко-регувальнi заходи ПФП щодо змши напрямкiв формування поiздiв та перерозподiлу роботи мiж технiчними станцiями мережi. Це в свою чергу надасть можливкть, з урахуванням прогнозу оперативних умов тдводу ва-гонопотокiв, формувати груповi поiзди оперативного призначення, на основi визначення на станщях мережi допустимих варiантiв об'еднання вагонних струменiв, що вид^еш в самостiйнi призначення, але мають до-бову потужнiсть менше встановлених норм простою тд накопиченням [3].
5; 2% 34; 12%
Рисунок 2. Груповi поТзда сформованi по напрямкам
станщею Жмеринка Пiвденно-ЗахiдноТ залiзницi за 6 мiсяцiв 2008 року
Одним iз напрямкiв вирiшення поставлено! задачi е використання сучасних математичних методiв про-гнозування та управлшня експлyатацiйною роботою в областi "Soft Computing" [5], яю можуть реалiзyвати процес iнтелектyального планування перевезеннями за умови облжу експлyатацiйноi ситуацп на сорту-вальних станцiях та нерiвномiрностi формування ва-гонопотокiв.
Для надання системi властивостей адаптивного yправлiння вагонопотоками в робоп використано модель оперативного прогнозування вагонопотоюв на основi нейро-нечiткоi мережi типу NEFPROX (Neuro-Fuzzy function approximator) [6]. На рис. 3 представлена архитектура мережi NEFPROX.
4. Вирiшення задачi
Слщ зазначити, що дiюча технологiя передбачае деяку пристосовашсть технологи органiзацii групових поiздiв до змiни умов формування вагонопотоюв. На мережi залiзниць формуються грyповi по!зди наступ-них видiв: з рiзною кiлькiстю груп в своему складг, з постiйною масою груп та без постiйноi маси; iз за-крiпленням до певного розкладу та без закршлення. Але така система оргашзаци заснована на постшноси
Рисунок 3. Архiтектура мережi NEFPROX для оперативного прогнозування вагонопотоюв
Система NEFPROX для оперативного прогнозування вагонопотоюв представляе собою спещальний три-шаровий нечiткий перцептрон. В якому вхщш нейрони, позначенi як х4, де i = 1,...,М , умовно вiдповiдають станцiям мережi та моделюють кiлькiсть вагонiв и , де i = 1,...,п, що знаходяться на цих станщях i призна-ченi згщно ПФП до вiдправлення на станщю, для якоi
необхщно розрахувати можлившть органiзацii групо-вого по!зду. Така iнформацiя може бути отримана для кожного кроку роботи мережi з системи АСК ВП УЗ. Нейрони схованого шару Я4,...,Як вщповвдають за мо-делювання окремих змiнних Х! та визначають резуль-туючi значення Wi, що дозволяють описати складнi залежностi формування вагонопотоюв. Вихiдний шар складаеться з двох штучних нейронiв, де нейрон у4 мо-делюе лаг прогнозування t + 1 та вiдповiдае 24 го-динному перiоду планування, вщповвдно У2 моделюе лаг прогнозування t + 2 та вiдповiдае наступним 24 годинам.
Згщно отриманого на перспективу до двох дiб прогнозу тдводу вагонопотокiв, на станцiю, розрахову-еться можлива тривалiсть простою вагошв пiд на-копиченням, що на початок перюду планування вже знаходяться на цш станцп та призначеш для видшен-ня в самостшш напрямки згiдно дiючого ПФП. Це в свою чергу дозволяе порiвняти прогнозну тривалшть накопичення таких вагошв, на станцп, з встановле-ним часом простою вагошв тд накопиченням, який визначае мтмальний розмiр добового вагонопотоку одного призначення для обов'язкового ввдправлення в спецiалiзованих по!здах. Отже, критерш доцiльностi маршрутизацii вагонопотоку одного призначення на данш станцп мае наступний запис
^Г > сг , (1)
де ^аК™ - прогнозний час простою вагошв тд накопиченням, що призначеш для видшення в самостшний напря-мок зпдно дiючого ПФП;
норм •
tнaK - встановлена норма часу простою вагошв тд накопиченням, що визначае мшмальний розмiр добового вагонопотоку одного призначення для обов'язкового вщ-правлення в спецiалiзованих по!здах.
Очевидно, якщо умова (1) не вико-нуеться, то вагонш струменi, що ма-ють прогнозну добову потужшсть ва-гонопотоку одного призначення менше цiеi величини, слвд вiдправляти з дано! станцп шляхом об'еднання з шшими струменями за рахунок корегування дтчого ПФП та органiзацii гру-пового по!зда оперативного призначення.
Для реалiзацii цiеi задачi в роботi розроблено модель оперативного корегування плану формування поiздiв, яка базуеться на еволюцшному моделюваннi варiантiв формування по!зда зi змiнними сполучення-ми включаемих груп вагошв.
З позицп запропонованого тдходу процес пошуку оптимального варiанту органiзацii групового по!зда в прогнозний перюд часу можна моделювати на основi генетичного алгоритму [7]. Це дозволить шляхом по-слiдовного тдбору, комбiнування й варiацii пошуко-вих параметрiв задачi корегування ПФП за допомо-гою еволюцiйного механiзму вибирати ращональний маршрут об'еднання груп вагошв для оргашзацп групового по!зда в дiючих умовах експлуатацiйноi роботи пол^ону мережi.
Вiдповiдно до цього розрахунковий полпон мережi залiзниць представляе собою транспортну мережу, що вмщуе Р станцiй (вершин мережi) р , i = 1,М , якi з'еднанi мiж собою J -м вариантом маршруту пряму-вання групового по!зда( j = ) з подальшим об'ед-
нанням деюлькох груп вагонiв для видшення в са-мостiйне призначення, тобто сформувати наскрiзний по!зд на iншi станцii мережi.
Рисунок 4. Розрахунковий полпон мереж1 зал1зниць для оргажзаци групового поТзда оперативного призначення
Приймемо за Ni задану кiлькiсть вагошв по кож-нiй 1 -й станцп мереж^ для яких зпдно умови задачi необхiдно знайти варiант об'еднання. Такi вагони можуть бути об'еднаш з вагонами д^ьничного призначення згiдно дiючого ПФП та передан на станцп обмшу груп в складi групових поiздiв оперативного призначення. За таких умов на кожнш можливiй станцп вщправлення i об'еднання груп вагошв будуть виникати рiзнi витрати вагоно-годин накопичення груп в очжуванш вщправлення, прибуття поiздiв та простою вагошв на станщях [cN], де с - параметр накопичення^].
Для формування варiантiв маршруту прямування групового по!зда необхiдним е введення до задачi змш-но! ^ , яка е ознакою приналежносп розглянутого призначення множинi можливих варiантiв об'еднання груп чи заборони, де змшна приймае значення
Так як маршрут прямування повинен бути вибра-ний пльки один, необхiдним е дотримання умови
L М
1; =1. (3)
]=1 1=1
Будь-який варiант маршруту прямування груп вагошв мiж опорними станщями, через якi можливе прискорене просування, вiдповiдае одному iз рiшень задачi, що кодуеться у виглядi хромосоми S.
Така хромосома являе собою генну комбшащю, де гени моделюють послщовшсть iндексiв станцiй поль
гону мережi i = 1,М та напрямкiв призначення поiздiв j =
S = (1,1,...2,j.....i,2,...,M,L). (4)
Варiант об'еднання груп вагонiв, при якому витрати вагоно-годин i локомотиво-годин по в«м станцiям в маршрут будуть найнижчими, що сформулюе для ршення задачi бiльш привабливу стратепю корегування ПФП та виживе в умовах еволюцшного вщбору. Кожний варiант маршруту прямування груп вагошв (шдивщ популяцii) може бути ощнений мiрою його
1, якшpвapiaнm коригування можливий для даного призначення 0, в iншpмy випадку
........... (2)
пристосованость В робоп в якостi та^ мiри запропо-новано використовувати щльову фyнкцiю виду
ML (
Fitness(h) = XZ( [cN], + rZMtij i=i j=i V i i
де [cN ] - витрати вагоно-годин накопичення груп в очжуванш вiдправлення, прибуття поiздiв та простою ваготв на станцiях;
г - е^валент, що характеризуе вiдношення вартосп ло-комотиво-годин, прийнятих у вщповщносп з визначенням економiчноi ефективностi на залiзничномy транспортi; Mtjj - витрати локомотиво-години на кожнш станцii обмшу груп вагонiв в груповому поiздi оперативного призначення, що включае витрати на очжування готов-ностi поiздiв до вiдправлення та очiкyвання розкладу вiдправлення.
Рiшення задачi мае наступш обмеження:
- на встановлену норму юлькосп вагонiв в составi наскрiзного поiзда при об'еднаннi груп одного при-значення
M
£ N, = R, (6)
i=1
де R - состав наскрiзного ^'¿зда, ваг.
- на переробну спроможшсть станцiй переформу-вання групового поiзда
N, + Ms< F,;V,, (7)
де F - встановлена переробна спроможшсть i-i станцп мережг,
Mjj - встановлений вагонопотж по напрямкам, який перероблюеться на i-й станцii мережi.
Оцiнка пристосування хромосоми еквiвалентна оцiнцi того, насюльки ефективно запропонований ва-рiант корегування ПФП, пристосований до ресурсоз-бержаючих принципiв роботи залiзницi. При цьому за рахунок використання отриманих значень присто-сованосп вибираються вектори варiантiв обеднання груп вагошв на мережi (селекщя), що допyщенi до "схрещування".
До таких векторiв застосовуються генетичнi опера-тори ("схрещування" - crossover, "мутация" - mutatio-n)[7]. Це призводить до появи нащадюв, що вщповща-ють новим варiантам органiзацii групових поiздiв, якi одержанi у резyльтатi еволюцiйноi динамiки. За таких умов найменш пристосованi варiанти можуть зовсiм зникнути в результат еволюцii.
Таким чином, вщпрацьовуеться генетична процедура вщтворення нових варiантiв корегування ПФП (нового поколшня), бiльш пристосованих i здатних до виживання в проце« еволюци системи yправлiння вагонопотоками.
Цей еволюцiйний процес тривае юлька життевих циклiв (поколшь) й згодом пронизуе всю мережу за-лiзниць "попyляцiю", забезпечуючи досягнення мети - появи ефективного варiантy оргашзаци групового поiзда оперативного призначення.
Кшцевим результатом виконання процедури ево-люцiйного моделювання е знаходження рацюнального варiантy органiзацii групового поiзда оперативного призначення з метою передачi визначеноi групи ва-
гонiв на станщю формування наскрiзного поiзда для подальшого його просування.
Виршення поставленоi задачi в умовах великого обсягу шформаци, яку слiд сприйняти, проаналiзува-ти i оцiнити наслщки перед прийняттям оперативних рiшень щодо здiйснення комплексного корегування ПФП вимагае автоматизаци процесу розрахункiв на основi системи пiдтримки прийняття рiшень оперативного персоналу (СППР), яка максимально присто-сована до виршення задач адаптивного управлшня вагонопотоками.
Використання запропонованоi технологи корегування ПФП на основi моделей прогнозування та пла-нування експлуатацiйноi роботи дозволить розшири-ти склад функщональних задач АСК ВП УЗ за рахунок впровадження СППР на автоматизованому робочому мшщ старшого дорожнього диспетчера (ДГПС).
5. Висновки
Зазначений тдхщ удосконалення технологи оперативного корегування ПФП на основi прогнозування та корегування напрямюв прямування вагонопо-тоюв дозволить покращити прийняття своечасних i бiльш точних оперативних ршень, спрямованих на тдвищення переробноi спроможностi опорних стан-цш мережi за рахунок прискорення просування ва-гонопотокiв та дозволить скоротити простш вагонiв пiд накопиченням, зменшити витрати на накопичення вагонiв, рацюнально розподiлити сортувальну роботу мiж станщями та забезпечити своечасну доставку ван-тажiв у погоджених з замовником термшах.
Лiтератyра
1. А.А. Микульский, Г.И. Бекренев, Ю.В. Чернышев. Оперативная корректировка плана формирования поездов. Железнодорожный транспорт №3, с. 25-27.
2. А.Т. Осьминин. Организация вагонопотоков и автоматизация расчета плана формирования поездов. Железнодорожный транспорт. Санкт-Петербург. с. 21-24.
3. А.Ф. Бородин. Адаптивное управление вагонопотоками. Железнодорожный транспорт, 1996., №5,с.33-37.
4. В.А. Кудрявцева. Основы эксплуатационной работы железных дорог. - М.: ACADEMA, 2005. С. 120.
5. Zadeh L. A., "Fuzzy logic and soft computing: Issues, contentions and perspectives, " in Proc. IIZUKA'94: 3rd Int. Conf. Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing, Iizuka, Japan, 1994, pp. 1-2.
6. Detlef Nauck and Rudolf Kruse. Designing neuro-fuzzy systems through backpropagation. In Witold Pedrycz, editor, Fuzzy Modelling: Paradigms and Practice, pages 203-228. Kluwer, Boston, 1996.
7. Wright A. "Genetic algorithms for real parameter optimization"// Foundations of Genetic Algorithms, V. 1. - 1991. - P. 205-218.
8. 1нструктивш вказiвки з оргашзаци вагонопотогав на за-лiзницях Украши. - К.: Головне управлшня перевезень, 2005 - С.25 - 27.
Cij ^ min , (5)
