Планирование работы машинистов городского рельсового транспорта

Введение. Статья посвящена обобщению опыта решения задач планирования работы машинистов городского рельсового транспорта, результаты которого оказывают существенное влияние на безопасность движения. Целью исследования является выявление общих черт в подходах к планированию работы производственных и человеческих ресурсов городского рельсового транспорта; анализ результатов, достигнутых в планировании работы машинистов; определение направления расширения сферы применения и дальнейших исследований, связанных с комбинированием различных методов при решении задач планирования.

Материалы и методы. Объектом исследования является математическое обеспечение элементов интеллектуальных транспортных систем, связанных с планированием работы машинистов. Для формализации задачи построения графиков работы машинистов введено описание результатов построения в формате кортежей, т. е. последовательностей компонентов.

Результаты. Анализ опыта создания сценариев управления различными видами ресурсов (производственными и человеческими) позволил выявить единство постановок задач и подходов к их решению при повышении комфортности получения транспортных услуг и условий работы людей, чему уделяется существенное внимание на этапе планирования перевозочного процесса. Проанализированы результаты функционирования созданных авторами систем, которые являются составными частями интеллектуальных транспортных систем, и достигаемые при этом эффекты. Предложен новый для отечественных железных дорог подход к формализации задачи планирования работы машинистов, иллюстрирующий предложенную классификацию задач планирования и позволяющий объединить результаты построения графиков работы машинистов, выполняющих разные типы работ. Показана возможность применения метода динамического программирования Беллмана и генетического алгоритма к решению поставленной задачи. Выполнена статистическая обработка полученных данных. Выявлены предпосылки для создания единой методологии интеллектуализации планирования работы ресурсов разных типов на городском рельсовом транспорте.

Обсуждение и заключение. Полученные результаты могут быть использованы и при формировании графиков работы локомотивных бригад, например, для условий Московского центрального кольца, при дополнении существующей модели. Использование разработанных алгоритмов позволяет улучшить показатели равномерности автоматически построенных графиков работ по сравнению с построенными вручную применительно к реальным транспортным системам.

1. Троицкая Н. А., Титова С. С. Интеграция Московского центрального кольца и центральных диаметров в транспортную систему столицы // Транспортное строительство. 2023. № 1. С. 2–5. EDN: https://elibrary.ru/maqpwr.

2. Николаев К. Ю. Выбор полигона и параметров применения технологии «трамвай — поезд» в России // Транспорт Российской Федерации. 2020. № 5 (90). С. 40–44. EDN: https://elibrary.ru/zpawcl.

3. Вакуленко С. П. Разработка вариантов модернизации Московской монорельсовой транспортной системы / С. П. Вакуленко [и др.] // Метро и тоннели. 2020. № 4. С. 28–35.

4. Опыт и перспективы автоматизации управления перево зочным процессом скоростного транспорта городских агломераций / В. Г. Сидоренко [и др.] // Автоматика на транспорте. 2023. Т. 9, № 1. С. 33–48. https://doi.org/10.20295/2412-9186-2023-9-01-33-48.

5. Подходы к оценке качества планирования и управления движением пассажирских поездов метрополитена / Т. А. Искаков [и др.] // Автоматика на транспорте. 2020. Т. 6, № 1. С. 38–63. https://doi.org/10.20295/2412-9186-2020-6-1-38-63.

6. Сидоренко В. Г., Сафронов А. И. Применение генетических алгоритмов при решении задач планирования перевозочного процесса городской рельсовой транспортной системы // Автоматика на транспорте. 2023. Т. 9, № 1. С. 49–62. https://doi.org/10.20295/2412-9186-2023-9-01-49-62.

7. Маркевич А. В., Сидоренко В. Г. Интеллектуальная система построения графика работы машинистов метрополитена // Надежность. 2023. № 23 (3). С. 63–72. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2023-23-3-63-72.

8. Сидоренко В. Г., Сафронов А. И. К вопросу об оценке быстродействия метода выравнивания временных интервалов // Информатизация образования и науки. 2014. №1 (21). С. 120–130.

9. Сидоренко В. Г., Чжо М. А. Исследование возможности применения генетических алгоритмов к решению задач планирования работы электроподвижного состава метрополитена // Электроника и электрооборудование транспорта. 2017. № 6. С. 37–40.

10. Бархатный В. Д., Крюков Н. Д. Выбор участков и способов организации работы локомотивных бригад. М.: Транспорт, 1974. 36 с.

11. Высоцкий Ю. Л. Сокращение времени нахождения локомотивных бригад на станциях пунктов их оборота // Труды НИИЖТа. 1979. Вып. 201/14. С. 55–61.

12. Мищенко Н. Г. Оптимизация длин участков обращения локомотивов и работы локомотивных бригад // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения (Вестник РГУПС). 2002. № 2. С. 62–77.

13. Пазойский Ю. О. Автоматизация составления графика работы локомотивных бригад в пригородном сообщении // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института железнодорожного транспорта (Вестник ВНИИЖТ). 1996. № 4. С. 33–39.

14. Помазунов С. И., Муха Ю. А., Нестеренко С. И. Планирование и организация работы локомотивных бригад // Железнодорожный транспорт. 1977. № 6. С. 40–44.

15. Некрашевич В. И., Сальченко В. Л., Ковалев В. Н. Организация работы локомотивных бригад по именным графикам // Железнодорожный транспорт. 2001. № 2. С. 68.

16. Тишкин Е. М. Организация работы локомотивных бригад на основе графика движения поездов. М.: Транспорт, 1968. 27 с.

17. Pang Shinsiong, Chen Mu-Chen. Optimize railway crew scheduling by using modified bacterial foraging algorithm. Computers & Industrial Engineering. 2023;180:109218. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109218.

18. Janacek J., Kohani M., Koniorczyk M., Marton P. Optimization of periodic crew schedules with application of column generation method. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2017; 83:165-178. https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.07.008.

19. Neufeld J., Scheffler M., Tamke F., Hoffmann K., Buscher U. An Efficient Column Generation Approach for Practical Railway Crew Scheduling with Attendance Rates. European Journal of Operational Research. 2020;293:113-1130. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.12.058.

20. Rählmann C., Thonemann U. Railway crew scheduling with semi-flexible timetables. OR Spectrum. 2020;42:835-862. https://doi.org/10.1007/s00291-020-00592-y.

21. Heil J. A Solution Approach for Railway Crew Scheduling with Attendance Rates for Multiple Networks. In: Operations Research Proceedings. [S. l.]; 2018. p. 547–553 https://doi.org/10.1007/978-3-030-18500-8_68.

22. Markevich A. V., Sidorenko V. G. Automation of Scheduling for Drivers of the Subway Rolling Stock. In: IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS), Batumi, Georgia. 2021. [S. l.]; 2021. p. 1–10. https://doi.org/EWDTS52692.2021.9580990.

23. Baranov L. A., Sidorenko V. G., Safronov A. I., Aung K. M. Application of Genetic Algorithms for the Planning of Urban Rail Transportation System. In: Traffic Flow Theory and Research in Civil and Transportation Engineering (TSTP 2021). Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure. Cham: Springer; 2022. p. 21–39. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93370-8_2.

24. Кулагин М. А., Маркевич А. В., Сидоренко В. Г. Единство подходов к интеллектуализации цифровой трансформации управления производственным и человеческим потенциалом на железнодорожном транспорте // Наука 1520 ВНИИЖТ: Загляни за горизонт: сб. материалов II Междунар. конф., Москва, 24–25 августа 2023 г. М., 2023. С. 256–260.

25. Копылова Е. В., Туманов М. А., Сидоренко В. Г. Проблемы и перспективы создания интеллектуальных систем управления технологическими процессами на линейных объектах пассажирского комплекса железнодорожного транспорта // Наука и техника транспорта. 2023. № 4. С. 95–100. EDN: https://elibrary.ru/ynespv.

26. Baranov L. A., Sidorenko V. G., Balakina E. P., Safronov A. I. Minimization of Energy Consumption for Urban Rapid-Transit Traction. Russian Electrical Engineering. 2021;92:492-498. https://doi.org/10.3103/S1068371221090030.