摘 要:本研究采用非線性0-1規(guī)劃理論,以應(yīng)對現(xiàn)代化運煤專線集運站的升級改造需求。通過構(gòu)建智能設(shè)備替代優(yōu)化模型,確立基本假設(shè)、確定輸入和輸出參數(shù)、明確決策變量、構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)以及設(shè)定約束條件。最終模型的目標(biāo)是優(yōu)化集運站在安全、資金和時間成本。模型的約束的關(guān)鍵因素包括人工、任務(wù)量、股道合并以及機(jī)器數(shù)量等。本研究提供了集運站現(xiàn)代化升級改造的有效方案,利用智能設(shè)備代替優(yōu)化模型。該方案在保障安全的前提下,最大程度地減少資金和時間成本,為提高集運站的運營效率和經(jīng)濟(jì)效益提供科學(xué)依據(jù)。
關(guān)鍵詞:集運站;智能設(shè)備替代;車站優(yōu)化模型
中圖分類號:U 291.1" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
運煤專線集運站可利用智能化的機(jī)器設(shè)備完成一部分作業(yè)任務(wù),而設(shè)備增加需要支出一定的成本,同時會影響集運站的作業(yè)效率和人工成本。建立智能優(yōu)化設(shè)備替代模型旨在保證設(shè)備資金投入、安全風(fēng)險控制以及工作效率之間(反映為工作時長)的平衡,構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型是求解該問題的有效途徑。
1 運煤專線鐵路集運站智能設(shè)備概述
運煤專線鐵路集運站通過鐵路將煤炭發(fā)送至特定區(qū)域,站內(nèi)的主要作業(yè)內(nèi)容包括裝卸車、貨檢、列車檢查和調(diào)車等,站內(nèi)設(shè)計了一系列智能設(shè)備和系統(tǒng),例如煤炭裝車系統(tǒng)、貨檢監(jiān)測系統(tǒng)、列車監(jiān)測系統(tǒng)二和超偏載檢測系統(tǒng)[1]。以煤炭裝車系統(tǒng)為例,根據(jù)工作原理的差異,該系統(tǒng)中包括以下3種技術(shù)路徑。1)裝載機(jī)站臺裝車系統(tǒng),通過裝載機(jī)將貨物裝載至列車車廂。2)快速定量裝車系統(tǒng),在該系統(tǒng)的控制下,物料經(jīng)帶式輸送機(jī)進(jìn)入定量倉,最后裝入列車車箱。3)移動式裝車系統(tǒng),當(dāng)列車??吭谡九_時,由移動式裝車機(jī)運送物料,再經(jīng)伸縮臂和漏斗進(jìn)入車廂內(nèi)??梢?,在運煤專線鐵路集運站中,存在類型多樣、功能各異的智能化電氣設(shè)備。
2 集運站作業(yè)智能設(shè)備替代優(yōu)化模型構(gòu)建方式
2.1 非線性0-1規(guī)劃理論實現(xiàn)原理
2.1.1 0-1線性規(guī)劃理論
0-1規(guī)劃屬于數(shù)學(xué)中的運籌學(xué)理論,對于特定的規(guī)劃問題來說,如果決策變量中存在整數(shù),就將其稱為整數(shù)規(guī)劃。0-1規(guī)劃是整數(shù)規(guī)劃中的特殊形式,將決策變量記為xk,其取值范圍為{0,1}[2]。在0-1線性規(guī)劃中,目標(biāo)函數(shù)如公式(1)所示。
(1)
式中:xk為決策變量;ck為決策變量xk對應(yīng)的線性系數(shù);z為目標(biāo)函數(shù)的輸出結(jié)果。在線性規(guī)劃中存在一系列約束條件,其形式可為公式(2)。
(2)
式中:aij為約束條件中的決策變量系數(shù);xi為約束條件中的決策變量取值,并且有xi=0或者xi=1;bi為不等式或者等式右邊的取值。
2.1.2 非線性規(guī)劃
非線性規(guī)劃是指目標(biāo)函數(shù)或者約束條件為非線性函數(shù),也包括2種函數(shù)均為非線性函數(shù)的情況,其數(shù)學(xué)描述方法如公式(3)所示。
(3)
式中:假設(shè)存在歐式空間En,將決策變量x1、x2、...、xn組成的自變量向量記為X=(x1,x2,...,xn)T,并且該向量屬于空間En;f(X)為非線性規(guī)劃中的目標(biāo)函數(shù);hi(X)=0和gi(X)≥0為非線性規(guī)劃中的約束條件。在非線性規(guī)劃的求解中,可采用非制約函數(shù)法或者啟發(fā)式算法[3]。
2.2 集運站智能設(shè)備運維管理問題
隨著信息技術(shù)、智能控制技術(shù)的不斷發(fā)展,運煤專線鐵路集運站的升級改造需求已非常迫切,智能化成為鐵路車站系統(tǒng)的必然趨勢,智能設(shè)備替代是解決問題的關(guān)鍵途徑,針對集運站的運行管理特點,智能設(shè)備優(yōu)化替代問題如下所述。假設(shè)集運站內(nèi)存在若干條股道,每條股道服務(wù)于特定的作業(yè)任務(wù),站內(nèi)設(shè)計有M種智能替代設(shè)備,Q類工種由人工方式完成,智能設(shè)備和人工相配合,共同完成股道上的所有業(yè)務(wù)。在引入智能設(shè)備的過程中,需要綜合考慮成本、時間以及安全性3個基本因素,最終的優(yōu)化目標(biāo)為實現(xiàn)資金—時間—安全最佳[4]。
2.3 基于非線性0-1規(guī)劃的智能設(shè)備替代優(yōu)化模型構(gòu)建
2.3.1 模型基本假設(shè)
結(jié)合運煤專線鐵路集運站的實際情況,在構(gòu)建智能設(shè)備替代優(yōu)化模型時,進(jìn)行以下5種基本假設(shè)。1)智能替代優(yōu)化模型中的參數(shù)和常數(shù)均為已知條件。2)在所有作業(yè)任務(wù)中,當(dāng)前只有貨物列車相關(guān)的技術(shù)任務(wù)可通過智能設(shè)備完成,其余任務(wù)需要以人工方式完成。3)每條股道至少負(fù)責(zé)一項技術(shù)作業(yè)。4)智能替代設(shè)備主要面向外勤作業(yè)人員。5)智能設(shè)備替代無須考慮特殊情況。
2.3.2 模型中的符號定義
2.3.2.1 模型參數(shù)設(shè)定
模型中需要設(shè)置一系列參數(shù),根據(jù)優(yōu)化目標(biāo),將總成本記為z,資金投入成本、安全成本、時間成本分別為z1、z2和z3。模型參數(shù)類型及含義如下:q為車站內(nèi)的任務(wù)類型;Fq為完成任務(wù)q需要的外勤人工數(shù)量,C(1)代表單位人工的工資,Cj(2)代表機(jī)器工種j對應(yīng)的單位成本,j=1,2,...,n,D代表危險度函數(shù),Si代表股道i的效率函數(shù),T(1)qmax代表任務(wù)q最大作業(yè)量狀態(tài)下的單個人工作業(yè)時間,T(1) q代表任務(wù)q對應(yīng)的實際人工作業(yè)時間,T(1)代表人工平均 實際作業(yè)時間,T(2) i,j代表在車站股道i上機(jī)器工種j對應(yīng)的實際工作時間,T(2)代表智能機(jī)器設(shè)備的平均實際作業(yè)時間,ΔT代表人工與機(jī)器的平均交叉作業(yè)時間,Kq代表任務(wù)q所需外勤總?cè)藬?shù)的上限,Lq代表任務(wù)q的最大作業(yè)量,Ii代表股道i對應(yīng)任務(wù)標(biāo)號的集合。
2.3.2.2 模型中的決策變量
假設(shè)智能設(shè)備優(yōu)化替代模型中的股道數(shù)量為m條,由人工方式和機(jī)器設(shè)備共同完成所有任務(wù),其中機(jī)器設(shè)備的類型為n種,人工作業(yè)類型為Q種。在模型中引入0-1決策變量,記為xi,j,其含義為在股道i上是否引入機(jī)器設(shè)備j。根據(jù)股道數(shù)量和機(jī)器設(shè)備類型,在變量xi,j中,i=m,j=n。模型中的決策變量設(shè)置方法見表1。xi,j的取值為0或者1,yt(q)為模型中的另一個決策變量,F(xiàn)q的取值決定于變量yt(q)。
表1 模型中決策變量設(shè)置
股道
編號 機(jī)器
工種1 機(jī)器
工種2 機(jī)器
工種3 ... 機(jī)器
工種n 人工
工種1 人工
工種2 ... 人工
工種Q
1 x1,1 x1,2 x1,3 ... x1,n ...
2 x2,1 x2,2 x2,3 ... x2,n F1 ...
3 x3,1 x3,2 x3,3 ... x3,n ... FQ
4 x4,1 x4,2 x4,3 ... x4,n ...
5 x5,1 x5,2 x5,3 ... x5,n F2 ...
... ... ... ... ... ... ...
m xm,1 xm,2 xm,3 ... xm,n ...
2.3.3 建立目標(biāo)函數(shù)
2.3.3.1 目標(biāo)函數(shù)組成分析
目標(biāo)函數(shù)旨在使總成本z最小化,根據(jù)前文所述,z=z1+z2+z3,因此在目標(biāo)函數(shù)中存在3個組成部分。
在資金投入成本方面,目標(biāo)函數(shù)的組成部分如公式(4)所示[5]。
(4)
式中:fj'為單個機(jī)器工種j需要配置的室內(nèi)人工數(shù)量。由公式(4)可知,資金成本主要包括2個方面,即智能設(shè)備成本和人工成本。設(shè)備成本主要來自采購費用、運行費用和維修費用,人工成本以工人工資為主。
在安全成本方面,目標(biāo)函數(shù)中的組成部分如公式(5)所示。
(5)
式中:Si-1為股道i-1的效率函數(shù);Si+1為股道i+1的效率函數(shù)。
在式(5)中,風(fēng)險主要來自2個方面。1)集運站外勤人員作業(yè)時潛在的安全風(fēng)險。2)智能設(shè)備出現(xiàn)通信故障所引起的安全風(fēng)險。
在時間成本方面,目標(biāo)函數(shù)中的組成部分如公式(6)所示。
(6)
式中:θ為人工與機(jī)器工作時間的重合系數(shù)。
時間成本對于企業(yè)的營運效率以及盈利能力有直接影響。從微觀層面來看,時間成本主要包括3個部分。1)智能設(shè)備處理任務(wù)時長。這部分時間成本主要體現(xiàn)在設(shè)備對任務(wù)的處理速度方面,對于企業(yè)來說,采用高性能的智能設(shè)備,能夠縮短任務(wù)處理時間,降低時間成本。在選購設(shè)備的過程中,企業(yè)管理者應(yīng)充分考慮設(shè)備的性能、穩(wěn)定性以及可擴(kuò)展性,確保設(shè)備能在不影響既有工作的前提下,提高工作效率。2)人工作業(yè)時間。該項時間成本與員工的工作效率密切相關(guān)。在實際工作中,為了降低人工作業(yè)時間,企業(yè)管理者強(qiáng)對員工的培訓(xùn),提高其工作效率。3)設(shè)備與人工作業(yè)的重疊時間。此類時間成本是設(shè)備與人,在任務(wù)執(zhí)行過程中進(jìn)行的協(xié)同作業(yè)所產(chǎn)生的。合理安排設(shè)備與人工作業(yè)的時間以及人機(jī)協(xié)作工作方式,能夠有效降低重疊時間,避免出現(xiàn)“窩工”現(xiàn)象。
2.3.3.2 目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)描述方法
將目標(biāo)函數(shù)中的3個部分組合在一起,即可得到目標(biāo)函數(shù)的完整表達(dá)式,如公式(7)所示[6]。
minz=(σ1minz1+σ2minz2)·eminz3" " " "(7)
式中:σ1為資金投入成本對應(yīng)的權(quán)重系數(shù);σ2為安全成本對應(yīng)的權(quán)重系數(shù);e為自然對數(shù)的底數(shù)。
在目標(biāo)函數(shù)模型中,將安全成本和資金投入成本作為自變量,時間成本為函數(shù)中指數(shù)部分的自變量,系數(shù)σ1和σ2需要根據(jù)實際情況來確定。
2.3.4 目標(biāo)函數(shù)的約束條件
2.3.4.1 針對資金投入成本的約束條件
在資金成本約束中,需要設(shè)置上限,該上限同時限制了智能設(shè)備成本和人工成本,約束條件可為公式(8)。
C(1)·ΣQ q=1·Fq+Σn j=1(C(2) j·Σm xi,j≤Cmax" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " (8)
式中:Cmax為資金投入成本的上限值。
2.3.4.2 針對機(jī)器數(shù)量的約束條件
由于股道空間有限,因此每條股道上只能放置數(shù)量有限的智能設(shè)備,并且設(shè)備之間有可能存在信號干擾,針對股道i設(shè)置機(jī)器設(shè)備數(shù)量的上限值,記為Nmax,i,機(jī)器數(shù)量約束條件可為公式(9)[7]。
Σn j=1·xi,j≤Nmax,i" " " " "(9)
2.3.4.3 針對人工數(shù)量的約束條件
當(dāng)車站任務(wù)q處于最大作業(yè)量時,人工數(shù)量也達(dá)到上限值,然而實際情況下可使用智能機(jī)器設(shè)備代替人工,從而減少人工數(shù)量。但設(shè)備有可能出現(xiàn)故障,此時仍需要以人工方式完成相關(guān)任務(wù)[8]。結(jié)合以上情況,針對人工數(shù)量的約束條件如公式(10)所示。
ΣQ q=1Fqmin≤ΣQ q=1Fq≤ΣQ q=1Kq" " " " " " " " " " " " " " " " " " " "(10)
式中:Fqmin為當(dāng)完成任務(wù)q時所需外勤人員的最低數(shù)量。
2.3.4.4 針對股道的約束條件
列車股道具有合并功能,假設(shè)存在智能機(jī)器設(shè)備j,那么可將其放置在匯入線股道或者站外線股道上,將此類設(shè)備的集合記為Gv。如果機(jī)器設(shè)備設(shè)置在站外線,那么站內(nèi)的多個股道中有一個與站外線股道相聯(lián)通。根據(jù)以上條件,針對股道合并的約束條件如公式(11)所示。
Σi∈Bu·xi,j≤1,j∈Gv" " " (11)
2.3.4.5 整數(shù)約束條件
在模型中的決策變量xi,j有2個取值,即0或者1。當(dāng)xi,j=0時,含義為在股道i上未引進(jìn)智能機(jī)器設(shè)備j;當(dāng)xi,j=1時,含義為股道i上引進(jìn)智能機(jī)器設(shè)備j。
2.3.4.6 針對人工數(shù)量函數(shù)的約束條件
智能設(shè)備替代優(yōu)化模型的求解結(jié)果包括各條股道上智能設(shè)備的數(shù)量、任務(wù)q對應(yīng)的人工數(shù)量。為了確定人工數(shù)量,在模型中設(shè)置一個虛擬變量,記為yt(q),該變量同樣為0-1決策變量。假設(shè)任務(wù)q所需的人工數(shù)量為一系列數(shù)值中的某一個,那么僅有一個數(shù)值的yt(q)=1,其他數(shù)值對應(yīng)的yt(q)均為0。
2.3.4.7 針對任務(wù)作業(yè)量的約束條件
對于特定任務(wù)q,其作業(yè)量直接決定了實際所需的人工數(shù)量,將股道i上任務(wù)q的作業(yè)量記為Hi(q),則針對任務(wù)q作業(yè)量的約束條件為各股道上任務(wù)q作業(yè)量之和應(yīng)小于該任務(wù)的最大作業(yè)量。
3 模型優(yōu)化
3.1 模型優(yōu)化措施
模型優(yōu)化措施包括以下3個。①研究人員需要確定合適的設(shè)備配置方案。在集運站中,設(shè)備種類繁多,不同的配置方案對作業(yè)效率和成本有不同的影響。因此,需要結(jié)合實際情況,選擇最佳的設(shè)備配置方案,并充分考慮不同設(shè)備之間的協(xié)同效應(yīng)[9]。②研究人員需要制定合理的工作流程和調(diào)度計劃。在集運站中,作業(yè)流程和調(diào)度計劃對作業(yè)效率和成本有重要影響。因此,需要根據(jù)實際情況制定合理的工作流程和調(diào)度計劃,并確保不同作業(yè)環(huán)節(jié)之間的有效銜接和協(xié)調(diào)。③采用非線性0-1規(guī)劃理論對模型進(jìn)行優(yōu)化。在優(yōu)化過程中,研究人員需要考慮決策變量之間的非線性關(guān)系,并確保最終解決方案的離散性。可以采用啟發(fā)式算法或智能優(yōu)化算法等求解方法來求解優(yōu)化模型,從而得到最優(yōu)的設(shè)備配置方案、工作流程和調(diào)度計劃。
在實際工作中,研究人員需要考慮集運站作業(yè)中可能涉及的一些關(guān)鍵變量和因素,包括以下4種。①設(shè)備效率。不同類型的智能設(shè)備具有不同的作業(yè)效率,包括裝卸速度、運輸速度等。這些效率直接影響到站點的整體運作效能。②設(shè)備成本。智能設(shè)備的購買和維護(hù)成本是一個重要的考慮因素。在替代模型中,需要權(quán)衡設(shè)備性能和成本之間的關(guān)系。③運營時間。不同的設(shè)備可能在不同的時間段內(nèi)效率更高。因此,研究人員需要考慮設(shè)備的運營時間參數(shù)。④作業(yè)流程。集運站的作業(yè)流程可能涉及多個環(huán)節(jié),例如卸貨、分揀和裝車等,智能設(shè)備的替代應(yīng)考慮整個作業(yè)流程的優(yōu)化。
3.2 優(yōu)化模型的實際效果
為了全面評估新方案相較于傳統(tǒng)作業(yè)方式的實際優(yōu)勢,研究人員建立一個非線性0-1規(guī)劃理論的優(yōu)化模型。對模型進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計,研究人員考慮了很多因素,包括設(shè)備效率、成本、運營時間、作業(yè)流程等。為了使優(yōu)化效果更具體并有說服力,研究人員進(jìn)一步細(xì)化了對比數(shù)據(jù)(見表2)。
表2清晰地展示了優(yōu)化模型在總效率、成本、運營時間利用率、作業(yè)準(zhǔn)確性和適應(yīng)性等方面,與傳統(tǒng)作業(yè)方式相比有顯著優(yōu)勢。通過比較,研究人員將更深入地了解智能設(shè)備替代優(yōu)化模型的實際效果,為未來的決策提供參考。
4 結(jié)語
針對運煤專線集運站的升級改造問題,需要在股道上設(shè)置數(shù)量適宜的機(jī)器設(shè)備,以部分代替人工作業(yè)。但設(shè)備增加會影響人工用量、作業(yè)時間以及企業(yè)的綜合成本,研究過程構(gòu)建了相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)模型,其中包括設(shè)備資金投入成本、安全成本以及時間成本,通過人工數(shù)量、機(jī)器數(shù)量、任務(wù)量、資金投入成本以及股道合并等形成函數(shù)的約束條件,該過程運用了0-1非線性規(guī)劃理論。模型的輸出結(jié)果包括最小成本、股道上的機(jī)器設(shè)備數(shù)量以及人工數(shù)量等。
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