何霖
(貴陽市城市軌道交通集團(tuán)有限公司,貴州 貴陽 550081)
隨著城市軌道交通的蓬勃發(fā)展,既有線列車運(yùn)行間隔的逐步縮短和新線的持續(xù)開通,運(yùn)營管理變得越來越重要。乘務(wù)派班管理是城市軌道交通中重要的運(yùn)營管理工作,主要解決列車司機(jī)的值乘問題和運(yùn)營效率的卡控。目前,國內(nèi)大多數(shù)城市是在線網(wǎng)指揮中心發(fā)布列車運(yùn)行圖后,由乘務(wù)部門對運(yùn)行圖進(jìn)行分析和解構(gòu),一般需要耗時1~4 個工作日編制一份乘務(wù)司機(jī)位置圖,該方法對突發(fā)安全事件引起的運(yùn)營能力變化和大型活動導(dǎo)致的客流波動存在靈活性較差、對突發(fā)情況應(yīng)變能力弱等問題,進(jìn)而影響城市軌道交通的運(yùn)營效率及乘客服務(wù)水平[1];派班相關(guān)工作交路校驗、休息時間合理性校驗、司機(jī)派班表編制、人員上班通知、出退勤登記簿編制、公里數(shù)統(tǒng)計、事故事件報單統(tǒng)計等工作均需要人工來完成,耗時且工作量大[2]。因此,如何科學(xué)合理地編制乘務(wù)位置圖、安排乘務(wù)人員、管理乘務(wù)人員的值乘情況等是乘務(wù)派班管理必須解決的問題。
通過對乘務(wù)專業(yè)實際需求調(diào)研,在乘務(wù)派班管理子系統(tǒng)中,需滿足乘務(wù)管理人員可以根據(jù)列車運(yùn)行圖和車站時刻表,自動編制乘務(wù)位置圖或者人工手動上傳位置圖,通過任務(wù)計劃下發(fā)呼叫對應(yīng)司機(jī)并日志記錄相關(guān)操作,因此設(shè)計其業(yè)務(wù)流程圖如圖1 所示。
圖1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程圖
乘務(wù)派班計劃編制主要依據(jù):運(yùn)行圖、約束規(guī)則及車站屬性等,約束規(guī)則的制定對合理化的位置圖至關(guān)重要。目前乘務(wù)派班普遍采用四班三運(yùn)轉(zhuǎn)模式,根據(jù)作業(yè)相關(guān)制度和規(guī)則,主要考慮的約束規(guī)則有以下四個:
一是地點約束:預(yù)先固定乘務(wù)司機(jī)人員的退/出勤地點,一般是停車場/車輛段和小交路站臺;若安排不到人接車或無車可接時可打破規(guī)則。
二是運(yùn)轉(zhuǎn)模式約束:約定乘務(wù)司機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)模式,即白班、夜班、早班、休息。
三是時間約束:主要包括乘務(wù)司機(jī)人員在各個班次(早班、白班、夜班)的最大工作時長,早高峰休息時間最大值/最小值,平峰/低峰休息時間的最大值/最小值,午餐/晚餐用餐時間段,午餐/晚餐用餐時間的最大值/最小值。
四是其他約束:根據(jù)實際情況,設(shè)置司機(jī)可配機(jī)班數(shù)和出勤及叫早時間。
根據(jù)列車運(yùn)行圖實現(xiàn)乘務(wù)司機(jī)位置圖的自動編制,首先將列車運(yùn)行圖分解為乘務(wù)任務(wù)段,如圖2 所示,其中換乘站點是根據(jù)車站屬性確定,主要包括是否可以安排乘務(wù)人員就餐、是否配備休息室可以安排乘務(wù)人員休息等[3]。然后按照乘務(wù)人員工作規(guī)范要求、相關(guān)規(guī)定等約束條件和乘務(wù)輪轉(zhuǎn)機(jī)制,與相應(yīng)乘務(wù)進(jìn)行匹配。
圖2 任務(wù)段劃分示意圖
乘務(wù)位置圖編制,根據(jù)上述約束條件將列車運(yùn)行任務(wù)劃分為乘務(wù)人員駕駛作業(yè)任務(wù)段,記任務(wù)段集合V={vi|(nu,tid,)}(i=1,2,…,n),其中,n 表示任務(wù)段數(shù)量;nu 表示任務(wù)段編號;tid 表示第i 個任務(wù)段所屬的車次號;表示第i 個任務(wù)段開始的時間;表示第i 個任務(wù)段結(jié)束的時間;表示第i個任務(wù)段出發(fā)站的站名;表示第i 個任務(wù)段到達(dá)站的站名。
國內(nèi)外學(xué)者在乘務(wù)計劃編制方面已有一定的研究成果,如:Hanafir 等[4]以乘務(wù)員最少為目標(biāo),探索城軌乘務(wù)人員可在多地點出/退勤,建立乘務(wù)任務(wù)配對的集合分割模型;張增勇[5]建立了單一循環(huán)乘務(wù)輪班模型和固定周期乘務(wù)輪班模型,并設(shè)計了相應(yīng)算法,但僅能滿足無特殊任務(wù)的正常輪轉(zhuǎn);石俊剛等[6]建立了乘務(wù)任務(wù)配對的集合覆蓋和集合分割模型,并設(shè)計列生成算法求解;高麒等[7]以上海10 號線全自動運(yùn)行線路為例,引入“司機(jī)生產(chǎn)率”“人車比”兩項運(yùn)營生產(chǎn)指標(biāo)評價乘務(wù)派班制與GOA4(無人干預(yù)列車運(yùn)行)效果。
本文采取基于約束規(guī)則的啟發(fā)式搜索方法來求解乘務(wù)位置圖,基于約束規(guī)則的啟發(fā)式搜索算法,是指在狀態(tài)空間中按照相關(guān)約束條件進(jìn)行搜索,直至搜索到滿足條件的結(jié)果為止,乘務(wù)位置圖編制搜索的狀態(tài)空間就是任務(wù)段集合。按照派班規(guī)則及尋找最后派班策略,用改進(jìn)的深度優(yōu)先方法搜索乘務(wù)司機(jī)人員數(shù)據(jù)庫,具體如圖3 所示。其中,t 表示累計工作總時長,m 表示派班累計次數(shù)。對派班規(guī)則場景及累計工作時長,得到派班最優(yōu)安排策略[8]。
圖3 派班深度優(yōu)先遍歷算法
MDIAS 乘務(wù)派班管理子系統(tǒng)(Metro Depot Integrate Automation System,地鐵車輛基地綜合自動化系統(tǒng))在成都城市軌道交通地鐵10 號線進(jìn)行了現(xiàn)場應(yīng)用。該系統(tǒng)采用C/S(Client/Server,客戶端/服務(wù)端)模式,其具有滿足數(shù)據(jù)的實時共享和功能擴(kuò)展的特點,客戶端即MDIAS 乘務(wù)派班管理子系統(tǒng)發(fā)送指令到應(yīng)用服務(wù)器,應(yīng)用服務(wù)器解析指令之后與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互,再將數(shù)據(jù)傳輸至客戶端,模塊設(shè)計如圖4 所示[9]。
圖4 派班系統(tǒng)設(shè)計
在現(xiàn)場應(yīng)用中,其約束條件設(shè)置一是地點約束:出勤地點固定為太平園、板橋、高大路(新平、花橋安排不到人接車時,可打破規(guī)則定為出勤點,只有早班會出現(xiàn));退勤地點固定為太平園、板橋、高大路(新平、花橋無車可接時可打破規(guī)則定為退勤地點,只有夜班會出現(xiàn)。二是時間約束:早班不超過6 個小時,夜班不超過7 個小時,白班不超過8 個小時;午餐/晚餐用餐時長至少25 分鐘,其他時間至少15 分鐘。
乘務(wù)司機(jī)信息管理,實現(xiàn)乘務(wù)派班管理員對乘務(wù)司機(jī)人員基本信息的錄入和刪除操作;以10 號線W1002 列車運(yùn)行圖數(shù)據(jù)為例,設(shè)置相關(guān)規(guī)則之后自動編制乘務(wù)位置。
根據(jù)乘務(wù)司機(jī)管理制度要求,上崗作業(yè)之前必須進(jìn)行酒精測試和隨機(jī)抽取試題回答,在MDIAS 乘務(wù)派班管理子系統(tǒng)中實時記錄測試結(jié)果和回答情況,并根據(jù)乘務(wù)人員的實際出乘情況,以司機(jī)實際完成的乘務(wù)任務(wù)段信息為基礎(chǔ),自動計算司機(jī)的行駛時間、駕駛里程數(shù)等信息,同時以日志形式記錄存放在數(shù)據(jù)庫中,亦能生成統(tǒng)計報表可用于導(dǎo)出,實現(xiàn)信息的共享。
派班調(diào)度手動排班和乘務(wù)派班管理子系統(tǒng)分別編制位置圖結(jié)果對比見表1。
表1 位置編制結(jié)果對比
派班軟件投入使用后,降低了派班調(diào)度工作難度,進(jìn)行人員優(yōu)化配置調(diào)整,節(jié)省人力,同時提高了排班的效率。
根據(jù)軌道交通運(yùn)營管理企業(yè)的實際需求,MDIAS系統(tǒng)開發(fā)了乘務(wù)派班管理子系統(tǒng),有效完成乘務(wù)派班系統(tǒng)的作業(yè)和生產(chǎn),該系統(tǒng)具備司機(jī)位置圖、派班計劃自動編制與調(diào)整,并實現(xiàn)司機(jī)出/退勤與列車運(yùn)行圖的匹配;并通過互聯(lián)網(wǎng)的方式進(jìn)行派班計劃的自動下達(dá),將計劃推送至司機(jī)移動終端,對派班計劃的回復(fù)進(jìn)行確認(rèn)和記錄;實現(xiàn)乘務(wù)司機(jī)出/退勤打卡和出勤值乘情況統(tǒng)計功能。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、操作便捷、學(xué)習(xí)門檻低、部署快捷、交互性好,后期迭代迅速,能夠適合城市軌道交通行業(yè)乘務(wù)班表的自動編制與管理。鑒于派班有些因素約束規(guī)則不確定,自動排班位置圖合理性相對較低是后續(xù)繼續(xù)研究優(yōu)化的方向。