Исследование оперативного управления вагонопотоками на пути необщего пользования в условиях изменения интенсивности и структуры вагонопотоков

УДК 658.286.2

ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ВАГОНОПОТОКАМИ НА ПУТИ НЕОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ИЗМЕНЕНИЯ ИНТЕНСИВНОСТИ И СТРУКТУРЫ ВАГОНОПОТОКОВ

А.Д.Сиразетдинова1

Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 455000, г. Магнитогорск, пр. Ленина, 38.

Рассмотрен способ определения загруженности железнодорожной станции на основе теории нечетких множеств. Ил. 2.

Ключевые слова: теория нечетких множеств; факторы, характеризующие загрузки железнодорожной станции; интегральная оценка загруженности станции.

INVESTIGATION OF THE OPERATIONAL CONTROL OF CARRIAGE FLOWS ON THE RAILWAY TRACK OF UNCOMMON USE UNDER THE CONDITIONS OF CHANGING THE INTENSITYAND STRUCTURES OF CARRIAGE FLOWS A.D.Sirazetdinova

Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov, 38 Lenin Av., Magnitogorsk, 455000.

The author considers the method to determine the workload of a railway station on the basis of the theory of fuzzy sets. 2 figures.

Key words: theory of fuzzy sets; factors characterizing the loading of a railway station; integrated assessment of the station workload.

В оперативном управлении вагонопотоками на полигоне управления и в частности на пути необщего пользования для определения рациональных маршрутов следования необходимо учитывать и уровень загруженности станций. Традиционно для решения задач управления в условиях неопределенности применялись вероятностно-статистические методы. Однако, как показала практика, использование только данных методов для решения практических задач ограничивается следующими обстоятельствами:

• Необходимостью учета факторов неопределенности, имеющих не статистическую природу (субъективные оценки, экспертно-лингвистическая неопределенность и т.д.).

• Возможностью получения вероятностно-статистических данных только за прошедший период.

• При наличии большого объема разнородной и противоречивой информации затруднено выявление информации, необходимой для принятия эффективного управленческого решения.

• Психологическим неприятием лицом, принимающим решения в реальных условиях, подсказок и решений.

Исследования показали, что наиболее приемлемым для решения практических задач в условиях неопределенности может быть подход, базирующийся на теории нечетких мер и нечеткого интегрального исчисления, который в значительной степени обобщает известные подходы к описанию неопределенности и позволяет создавать эффективное прикладное математическое обеспечение в системах принятия решений, дает возможность с единых позиций описывать как коли-

чественно, так и качественно выраженную информацию об объектах, учитывать нечеткость данных, мультипликативное влияние факторов неопределенности, синер-гетические эффекты, влияние рисков и субъективных решений и ряд других моментов, повышающих адекватность получаемых решений. Математическая теория нечетких множеств позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Основанные на этой теории методы построения компьютерных нечетких систем существенно расширяют области применения компьютеров. В последнее время нечеткое управление является одной из самых активных и результативных областей исследований применения теории нечетких множеств. Нечеткое управление оказывается особенно полезным, когда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов, или когда доступные источники информации интерпретируются качественно, неточно или неопределенно. Экспериментально показано, что нечеткое управление дает лучшие результаты, по сравнению с получаемыми при общепринятых алгоритмах управления. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Нечеткая логика, в основном, обеспечивает эффективные средства отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет построить модель, адекватную реальности.

Оценка уровня загруженности станции производит-

1Сиразетдинова Альфия Данисовна, старший преподаватель кафедры промышленного транспорта, тел.: (3519)298534. Sirazetdinova Alfiya Danisovna, a senior lecturer of the Chair of Industrial Transport, tel.: (3519) 298534.

ся с использованием метода анализа иерархий и метода отношения предпочтений в шесть этапов:

1 этап. Строится трехуровневая иерархия. На нижнем уровне находятся станции, средний уровень - факторы, характеризующие состояние станции и влияющие на ее загруженность, третий уровень - интегральная оценка загруженности станции.

2 этап. Каждый анализируемый показатель описывается лингвистическими переменными (термами), характеризующими множество состояний загруженности станции.

3 этап. Производится построение функций принадлежности для показателей оценки, и определяются конкретные значения функций принадлежности. Функция принадлежности задает степень предпочтения для каждого значения фактора оценки (степень предпочтения - вещественное число в интервале от 0 до 1).

4 этап. Так как факторы имеют различную значимость, определяются их весовые коэффициенты. Способ получения значений весовых коэффициентов заключается в построении матрицы попарных сравнений факторов. Для этого необходимо установить относительную важность факторов с использованием шкалы отношений, которая позволяет лицу, принимающему решение, ставить в соответствие степеням предпочтения одного сравниваемого фактора перед другим некоторые числа.

5 этап. На основе формируемой БД по оперативным значениям факторов станций и графикам функций принадлежности формируются две матрицы - значений всех функций принадлежности для всех станций и попарных сравнений факторов между собой.

6 этап. Производится вычисление индекса согласованности каждой матрицы, нормализованного вектора и интегральной оценки уровня загруженности станции

(1тр. ин).

Рассмотрим данные этапы более подробно.

1 этап. Общая иерархия для определения интегральной оценки уровня загруженности станции приведена на рис. 1.

Анализ работы диспетчерского аппарата на пути необщего пользования ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» позволил выявить 37 факторов, влияющих на занятость станции. Для определения степени влияния данных факторов на занятость станции проведена их экспертная оценка с помощью диспетчерского аппарата Управления железнодорожного транспорта (УЖДТ) ОАО "ММК" (35 станций), станций

Магнитогорск - грузовой, Челябинск - главный, Златоуст ЮУЖД. Выявленные факторы были структурированы следующим образом в группы:

- оперативная ситуация - отражает на текущий момент и горизонт планирования состояния станции и внешней среды (наличие маневровой работы, неравномерности поступления с внешней сети и отгрузки готовой продукции, превышение нормативного времени простоя вагонов под грузовыми операциями, число вагонов различных форм собственности, видимость, время суток, температура);

- техническое состояние - характеризует техническое оснащение станции, прилегающих к ней перегонов и грузовых фронтов (тип блокировки и применяемых локомотивов, вместимость путей, автоматизированных стрелочных переводов, уклон станционных путей, наличие ПТО вагонов, реконструкции и весового хозяйства на станции и грузовых фронтах, численность перегонов, грузовых фронтов, маневровых и поездных локомотивов, степень обеспеченности станции съездами, маневровыми устройствами, приемо-отправочными путями, наличие на станции враждебных маршрутов и угловых заездов, фактическая пропускная способность перегонов);

- персонал - факторы характеризующие персонал, руководящий движением (возраст, образование, стаж работы, уровень компетенции по мнению руководителя).

2 этап. Описание возможных состояний каждого фактора происходит с помощью количественных, качественных и лингвистических переменных. Примером может служить фактор «Наличие маневровой работы на грузовых фронтах» возможные состояния фактора «Да» и «Нет».

3 этап. Построение функций принадлежностей производится по принципу зависимости уровня загруженности станции по шкале от 0 до 1 через интервал 0,1 от возможных состояний фактора. Пример функций принадлежностей для группы факторов «Персонал» представлен на рис. 2.

4 этап. Для определения весовых значений факторов производится попарное сравнение факторов с учетом шкалы отношений.

Заполнение матрицы попарных сравнений может производиться как группой экспертов, так и одним экспертом. В случае заполнения группой экспертов возможно два варианта - согласование мнений экспертов до вынесения оценки либо согласование после поста-

Рис. 1. Принцип соединения элементов иерархии

— I

Транспорт

Возраст персонала

Образование персонала

0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

0 ПТУ Техникум Высш. не по спец-ти

Высш. по спец-ти

Стаж работы персонала

Уровень компетенции диспетчеров

1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

<3 лет <1 года

3-10 1-3

10-15 >3-8

1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

>8

Верхняя строка общий ж/д стаж, нижняя - стаж по спец-ти

2 3 4

Оценочная шкала

Рис. 2. Пример функций принадлежности для группы «Персонал, руководящий движением»

N. = ф

новки оценок путем статистического согласования мнений экспертов.

5 этап. По оперативному запросу в БД АСУ происходит формирование матрицы значений всех функций принадлежности для всех станций размерностью п на т. Матрица попарных сравнений параметров выстраивается однократно, размерностью т на т, где т - количество факторов. Все факторы сравниваются между собой для выявления степени влияния на уровень загруженности станции. Полученные попарные сравнения образуют массив чисел, которые оформляются в виде матрицы. Данная матрица квадратная и обратносим-метричная. Ее корректировка осуществляется при изменении технологии работы ПНП или реконструкции.

6 этап. Для каждой матрицы осуществляется расчет индивидуального нормализованного вектора и проверка ее согласованности путем расчета индекса согласованности. Под согласованностью матрицы понимается ее численная (кардинальная) согласованность и транзитивная (порядковая) согласованность. Для оценки согласованности матрицы применяют индекс согласованности.

Расчет компонент собственного вектора производится по формуле К. Пирсона:

л • ъ]2"... • ь]т,(] = 1 т),

] У~jl ~j2  ~jm>\J ->---/>

где N - компонента собственного вектора ] -й строки матрицы; Ьц - компоненты строки матрицы попарных сравнений факторов.

Вычисление нормализованного вектора производится по формуле

-^тр.ин

I = (а) • N

тр.ин. V

-V •

Получаем вектор интегральной оценки загруженности станций. Проверка осуществляется путем расчета индекса согласованности и отношения согласованности для всех матриц.

В результате для всех станций полигона управления или пути необщего пользования определяется уровень загруженности, на основании которого возможно принятие управленческих решений и расчет рациональных маршрутов следования. Интегральная оценка оперативной загруженности станции не имеет высокой точности вследствие операций фаззифика-ции и дефаззификации, но для данного рода оценок допускается погрешность 10%.

1,0

0

0 23

30

60

0 1

5