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. Troitskaya N. A., Titova S. S. Integration of the Moscow Central Ring and central diameters into the capitals transport system. Transport construction. 2023;(1):2-5. (In Russ.). EDN: https://elibrary.ru/maqpwr.

2. Nikolayev K. Yu. Selection of operating domain and parameters for application of the tram — train technology in Russia. Transport of the Russian Federation. 2020;(5):40-44. (In Russ.). (In Russ.). EDN: https://elibrary.ru/zpawcl.

3. Vakulenko S. P., Romenskiy D. Yu., Mnatsakanov V. A., Dorokhov A. V., Vlasov D. N. Development of upgrade options for the Moscow Monorail. Metro and tunnels. 2020;(4):28-35. (In Russ.).

4. Sidorenko V. G., Kopylova E. V., Safronov A. I., Tumanov M. A. Experience and perspectives of transportation process control automation for rapid-transit transport of urban agglomerations. Transport automation research. 2023;9(1):33-48. (In Russ.). https://doi.org/10.20295/2412-9186-2023-9-01-33-48.

5. Iskakov T. A., Safronov A. I., Sidorenko V. G., Chzho M. A. Approaches to quality assessment of subway traffic planning and management. Transport automation research. 2020;6(1):38-63. (In Russ.). https://doi.org/10.20295/2412-9186-2020-6-1-38-63.

6. Sidorenko V. G., Safronov A. I. Application of genetic algorithms at solution of tasks for transportation process planning of city rail transport system. Transport automation research. 2023;9(1):49-62. (In Russ.). https://doi.org/10.20295/2412-9186-2023-9-01-49-62.

7. Markevich A. V., Sidorenko V. G. An intelligent system for constructing metro train driver working schedules. Dependability. 2023;(23):63-72. (In Russ.). https://doi.org/10.21683/1729-2646-2023-23-3-63-72.

8. Sidorenko V. G., Safronov A. I. Concerning the estimation of the fastness of the time interval equalisation method. Informatizatsiya obrazovaniya i nauki. 2014;(1):120-130. (In Russ.).

9. Sidorenko V. G., Chzho M. A. Application of genetic algorithms to the scheduling of metro electric rolling stock. Electronics and electrical equipment of transport. 2017;(6):37-40. (In Russ.).

10. Barkhatnyy V. D., Kryukov N. D. Selection of sections and methods of organisation of locomotive crew work. Moscow: Transport Publ.; 1974. 36 p. (In Russ.).

11. Vysotskiy Yu. L. Reduction of locomotive crew time at their turnaround stations. Trudy Nauchno-issledovatelskogo instituta zheleznodorozhnogo transporta. 1979;201/14:55-61. (In Russ.).

12. Mishchenko N. G. Optimisation of locomotive turnaround section lengths and locomotive crew work. Vestnik Rostovskogo Gosudarstvennogo Universiteta Putey Soobshcheniya (Vestnik RGUPS). 2002;(2):62-77. (In Russ.).

13. Pazoyskiy Yu. O. Automation of locomotive crew scheduling in suburban traffic. Russian Railway Science Journal. 1996;(4):33-39. (In Russ.).

14. Pomazunov S. I., Mukha Yu. A., Nesterenko S. I. Scheduling and organisation of locomotive crew work. Zheleznodorozhnyy transport. 1977;(6):40-44. (In Russ.).

15. Nekrashevich V. I., Salchenko V. L., Kovalev V. N. Organisation of work of locomotive crews according to nominal schedules. Zheleznodorozhnyy transport. 2001;(2):68. (In Russ.).

16. Tishkin E. M. Organisation of locomotive crew work on using train schedules. Moscow: Transport; 1968. 27 p. (In Russ.).

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. Kulagin M. A., Markevich A. V., Sidorenko V. G. Unity of approaches to the intellectualisation of digital transformation of production and human potential management on railway transport. In: Science 1520 VNIIZhT: Look beyond the horizon: Proceedings of the II International Conf., Moscow, 24–25 August 2023. Moscow; 2023. p. 256–260. (In Russ.).

25. Kopylova E. V., Tumanov M. A., Sidorenko V. G. Problems and prospects of creating smart control systems of technological processes at linear objects of passenger railway transport complex. Science and Technology in Transport. 2023;(4):95-100. (In Russ.). 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.