Система для управления работой участка железной дороги с построением единого расписания
SYSTEM FOR MANAGING THE WORK OF RAILWAY SECTION WITH THE CONSTRUCTION OF A SINGLE TIMETABLE

Изобретение относится к железнодорожному транспорту и может быть использовано управляющим и оперативным персоналом на железнодорожных полигонах.
Для управления работой участка железной дороги используется мультиагентное моделирование, в частности, моделирование пассажиропотоков транспортно-пересадочных узлов, формируемых с участием железнодорожного транспорта. При выборе методов моделирования пассажиропотоков выбирается дискретная логико-математическая модель, в которой агенты выполняют предписанную им заранее стратегию в системе моделирования AnyLogic. Такой подход позволяет имитировать процесс пересадки агентов (пассажиров), но не позволяет проследить адаптивность и выполнить оперативный пересчет поведения агентов при изменении внешних условий. Инструменты и методы моделирования работают по жестким алгоритмам и не предполагают включения в модели искусственных нейронных сетей, систем самонастраивающихся, внешних элементов и т.п.  (Н.Ю. Евреенова «Выбор параметров транспортно-пересадочных узлов, формируемых с участием железнодорожного транспорта», http://www.dslib.net/upravlenie-perevozki/vybor-parametrov-transportno-peresadochnyh-uzlov-formiruemyh-s-uchastiem.html).
В качестве прототипа выбрана система для оперативного управления поездной работой участка железной дороги на основе определения его пропускной способности, содержащая компьютер автоматизированного рабочего места работника службы движения, в котором первый вход/выход процессора через канал связи, соединен с первым выходом/входом сервера центра обработки данных, второй вход/выход процессора соединен с выходом/входом блока памяти, первый вход процессора соединен с выходом блока ввода информации, первый выход процессора соединен с входом монитора, третий вход/выход процессора соединен с блоком ввода параметров нормативного графика движения поездов, второй выход процессора соединен с входом блока вычисления параметров инфраструктуры, первый выход которого соединен с первым входом блока вычисления наличной пропускной способности, а второй выход блока вычисления параметров инфраструктуры соединен с первым входом блока вычисления потребной пропускной способности, второй вход которого соединен с выходом блока ввода параметров нормативного графика движения поездов, третий выход упомянутого процессора соединен с входом блока задания условий движения поездов, выход которого соединен со вторым входом блока вычисления наличной пропускной способности, выход блока вычисления наличной пропускной способности соединен с первым входом блока сравнения вычислений, выход блока вычисления потребной пропускной способности соединен со вторым входом блока сравнения вычислений, выход которого соединен с входом блока сравнения с установленным значением, выход которого соединен со вторым входом упомянутого процессора, в центре обработки данных размещены база данных цифровой модели инфраструктуры, первый выход которой соединен с входом блока генерации нормативно справочной информации, выход которого соединен с входом блока базы нормативно справочной информации, выход которого соединен с входом блока формирования имитационной модели, с элементами искусственного интеллекта, выход которого соединен с входом блока верификации с функцией обучения, выход которого соединен с входом блока интеграции модели в систему поддержки принятия решений, выход которого соединен с входом блока формирования вариантов пропуска поездов, выход которого соединен с входом/выходом сервера центра обработки данных (RU2662351, B61L 27/04, 25.07.2018).
Известная система обеспечивает предикативный анализ на момент нахождения решения в режиме обучения. В процессе обучения искусственной нейронной сети происходит минимизация функционала ошибки в процессе выстраивания технологических цепочек зависимостей между исходной информацией и предлагаемыми сценариями.
Недостатком известной системы является ограниченность области применения только задачами оперативного управления.
Технический результат изобретения заключается в расширении области использования системы при повышении эффективности ее аппаратного и программного обеспечения.
Технический результат достигается тем, что в систему для управления работой участка железной дороги с построением единого расписания, содержащую персональный компьютер первого автоматизированного рабочего места оператора, согласно изобретению введены последовательно соединенные блок датчиков параметров состояния агентов транспортной системы, блок памяти, блок формирования наборов данных об агентах, к которому подключен персональный компьютер второго автоматизированного рабочего места оператора, блок памяти с базой тематических данных по агентам и интеллектуальный блок формирования модели с подключенными к нему блоком памяти с базой данных о правилах поведения агентов и блоком интеллектуального моделирования поведения агентов, вход/выход которого соединен с выходом/входом блока формирования цифровой модели  транспортной агентной системы, вход которого подключен к выходу интеллектуального блока формирования модели, а выход – соединен с входом блока формирования интерфейса модели, к первому, второму и третьему выходам персонального компьютера первого автоматизированного рабочего места оператора подключены соответственно первые входы дополнительно введенных блока формирования модели оперативного управления, блока формирования модели BIM и блока формирования модели тактического и стратегического планирования, вторые входы которых подключены к соответствующим выходам блока формирования интерфейса модели.
На чертеже приведена функциональная схема системы для управления работой участка железной дороги с построением единого расписания.
Система для управления работой участка железной дороги с построением единого расписания содержит последовательно соединенные блок 1 датчиков параметров состояния агентов транспортной системы, блок 2 памяти, блок 3 формирования наборов данных об агентах, к которому подключен персональный компьютер 4 второго автоматизированного рабочего места оператора, блок 5 памяти с базой тематических данных по агентам и интеллектуальный блок 6 формирования модели с подключенными к нему блоком 7 памяти с базой данных о правилах поведения агентов и блоком 8 интеллектуального моделирования поведения агентов, вход/выход которого соединен с выходом/входом блока 9 формирования цифровой модели  транспортной агентной системы, вход которого подключен к выходу интеллектуального блока 6 формирования модели, а выход – соединен с входом блока 10 формирования интерфейса модели, к первому, второму и третьему выходам персонального компьютера 11 первого автоматизированного рабочего места оператора подключены соответственно первые входы дополнительно введенных блока 12 формирования модели оперативного управления, блока 13 формирования модели BIM и блока 14 формирования модели тактического и стратегического планирования, вторые входы которых подключены к соответствующим выходам блока 10 формирования интерфейса модели.
Система для управления работой участка железной дороги с построением единого расписания функционирует следующим образом.
В систему входит блок 1 датчиков параметров состояния агентов транспортной системы, в качестве которых могут быть камеры наблюдения, датчики движения, устройства контроля различных других параметров транспортной системы, подключенные к Интернету. Информация от этих датчиков заносятся в блок 2 памяти, в котором формируется база данных состояния агентов системы в динамике.
В цифровой модели транспортной агентной системы поведение каждого агента А, задается с помощью набора признаков:
i
А: {место зарождения, описательные признаки агента, цель назначения агента, желаемое время прибытия агента к цели, {W}}, где i –номер агента в системе, W – возможные маршруты агента к цели, строящиеся из участков транспортных коммуникаций.
Для каждой транспортной коммуникации в системе существует интеллектуальный агент inet, такой, что на заданной коммуникации W выполняется правило:
i
0
T = inet(W, A, t, x),
i
0
где Т - время прибытия агента к цели либо к месту завершения транспортной коммуникации, A- агент, t – начальный момент попадания агента на участок маршрута или транспортную коммуникацию, х – факторы возмущения, чаще всего выражаемые через задержки.
Агент inet может быть реализован в виде общей или специальной искусственной нейронной сети, генетического алгоритма и т.п.
Наличие в системе (на сцене) большого количества коммуникаций W и агентов А приводит к тому, что непосредственное написание уравнения динамики агента в пространстве делает невозможным прямое решение или даже имитационное моделирование агентов, поскольку агентами могут быть человек, пассажир, транспортное средство (разное), часть коммуникаций (полигон дороги, линейный объект).
В предлагаемой системе с учетом влияния внешней среды и инструментария типа Data Science (см. https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science) в качестве метаописания, используется расписание, построение которого в условиях действия нестабильного спроса, многовариантности маршрутов, помех, возмущений и выполняют средства предиктивного анализа и прогнозирования транспортных процессов.
Из общей базы данных состояний агентов (из блока 2 памяти) посредством блока 3 формирования наборов данных об агентах извлекаются тематические данные, которые напрямую определяются текущей задачей.
Пользователь осуществляет это посредством персонального компьютера 4 второго автоматизированного рабочего места оператора с интерфейсом для корректировки при работе с базами данных.
Полученные наборы тематических учебных и предпрогнозных данных передаются в блок 5 памяти с базой тематических данных по агентам (в базу данных типа BigData) для доступа к ним прогнозирующих средств и алгоритмов.
На основании правил  и исходной информации из блока 5 памяти (базы данных типа BigData) интеллектуальный блок 6 формирования модели обеспечивает в блоке 9 формирование цифровой модели  транспортной агентной системы (модели – «цифровой двойник» системы с агентами или требуемой подсистемой). Цифровая модель транспортной агентной системы взаимодействует с блоком 8 интеллектуального моделирования поведения агентов.
Блоки 6, 9, 10 построены с применением искусственных нейронных сетей (ИНС) общего вида (одной из распространенных топологий). Принцип их работы подробно описан в статье Игнатенков А. В., Ольшанский А. М. «Разработка искусственной нейронной сети для построения графика движения поездов» Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета, 2016, №55, с.73-80 (1). Система использует искусственный интеллект реализованный посредством ИНС как на этапе формирования цифрового двойника каждого транспортного объекта, так и при расчете расписаний агентов.
Из цифровой модели  транспортной агентной системы с помощью блока 10 формирования интерфейса модели пользователь может сформировать три прикладных модели: модель оперативного управления (в блоке 12), модель BIM (в блоке 13),  и в блоке 14 - модель  тактического или стратегического управления (предполагает выработку управляющих решений с упреждением по времени).
Модель оперативного управления (терминалом, автовокзалом, участком железной дороги и т.п.) -  такая модель, при которой ИНС (специального вида) строят график движения агентов в реальном времени или до периода упреждения 3-6 часа включительно (для железных дорог) или на максимальную глубину планирования, в течение которой агент, уже начавший движение, остается активным на выбранной траектории (корректировка расписания конкретного рейса агента).
Модель BIM (building information model) – специфическая модель объекта, в которой делается акцент на представление зданий и строений, а движение агентов подчинено целям рационального проектирования вновь строящихся путей, станций, вокзалов и т.п. При этом передвижение агентов рассчитывается с помощью тех же самых ИНС (специального вида).
Модель тактического или стратегического управления – такая модель системы, при которой ИНС (специального вида) строят прогнозные графики движения агентов на период упреждения свыше 1 суток или же в расчете на несколько нормативных рейсов в течение дня, не отслеживая конкретное расписание агента. Для автомобильного транспорта это может быть график оборота автобусов в сутки между пунктами, для железной дороги – нормативный график на сутки или больше.
На модели, сформированные в блоках 12, 13, 14 пользователь воздействует посредством персонального компьютера 11 первого автоматизированного рабочего места оператора.  Совокупность блоков 6-14 функционирует как  универсальный интеллектуальный расчетный модуль для составления расписаний транспортных процессов в условиях частично неформализованных исходных данных  и, в частности, позволяет в условиях частично не формализованных исходных данных (размытые по значениям данные, неполные данные, данные допускающие произвольный выбор значений в некотором диапазоне)  составить эффективные графики движения поездов.
Создаваемые модели в блоках 12,13,14 в своей основе выглядят следующим образом.
Задано N агентов. Каждый из которых характеризуется парой (одной или несколькими, в зависимости от количества пунктов назначения) <время отправления их пункта А, время прибытия в пункт Б>. Множество пунктов отправления и времен отправления подаются на начальный или промежуточный слой многослойной искусственной нейронной сети с переменной проводимостью сигнала.
Атрибуты (минимальные времена перемещения между отдельными пунктами местности, названия точек маршрута и т.п.) подаются в многослойную ИНС из цифрового двойника местности. Из моментов отправления формируется входной вектор для ИНС.
Затем, функционируя так, как подробно описано в статье (1), ИНС вычисляет прогнозное расписание прибытия агентов на заданный пункт маршрута (на конечный слой сети или на промежуточный слой сети, если часть агентов не доходит до конца маршрута).
В случае, если модель является моделью оперативного управления, то в определенном слое ИНС вводится возмущение, после чего ИНС пересчитывает выход (время нового прибытия в точку Б с учетом возникших на маршруте помех).
После достижения необходимой точности прибытия в пункт назначения процесс обучения ИНС прекращается и полученное расписание проследования визуализируется графически или в текстовом виде и может быть направлено соответствующему агенту для реализации.
Таким образом, функционируют модели оперативного и краткосрочного управления.
Модель же с элементами BIM, помимо получения расписания агентов, проводит оценку его с точки зрения достаточности инфраструктуры для свободного выполнения такого расписания. В случае, если существующей инфраструктуры недостаточно для выполнения полученного ИНС расписания, модель предлагает изменения в инфраструктуру (при этом для расчета в ИНС формируются новые слои).
Все эти модели снабжены интерфейсом для возможности корректировать входные данные, а в ряде случаев - и результат работы модели.
Система позволяет строить согласованное расписание движения во времени не только поездов, но и иных объектов, непосредственно связанных с поездом, но которые планируются и раздельно – вагон, локомотив, локомотивная бригада (сегодня отслеживаются по факту в системе АСОУП).  При этом на разных участках инфраструктуры их расписание может быть различным во времени, но в определенной точке (например, на сортировочной станции) происходит объединение таких раздельных расписаний.
Таким образом, технический результат изобретения достигается за счет более универсального решения задачи построения и перестроения адаптивного расписания жизни агентов в системе при общем повышении эффективности использования аппаратного и программного обеспечения системы за счет использования системы для расширенного списка возможных применений.