基于模糊綜合評判的影響機車調度因素分析

楊志飛，史亞娟

（蘭州交通大學電子與信息工程學院， 蘭州730030）

機務部門為鐵路運輸提供牽引動力。列車的運行和停開， 機車的周轉是一個動態管理過程，隨機因素變化太大， 需要機車調度員跟蹤、調整和組織， 以減少機車和人員的浪費。另外，在鐵路運輸組織中， 列車運行和機車周轉日班計劃是由列車調度和機車調度共同編制的。車投入多少， 機車運用效率高低取決于各級機車調度的工作質量，進而影響運輸成本和運輸效益。因此，加強機車調度工作的管理，減少機車投入，提高機車運用效率具有重要意義。

1 模糊綜合評判定義

所謂綜合評判，就是對所研究的對象進行評價，這里，評判是指按照給定的條件對事物的優劣進行評比和判定。綜合是指評判條件包含多個因素。因此，模糊綜合評判又可說是對受到多個因素影響的事物做出全面評價的一種有效的多因素決策方法，所以，模糊綜合評判決策又稱為模糊綜合決策或模糊多元決策。

2 影響機車調度因素分析

綜合模糊評判法認為，影響機車調度的因素較多，既有動態因素（車流到站的數量、列車到達時刻等機車的動態信息）的影響，又有靜態因素（機車的數量、機車的故障情況等）的影響，還需考慮走行公里等。此外，機車的調度，本質上是編輯機車日（班）實際周轉數據，繪圖儀自動繪出各區段機車實際周轉圖， 彩色繪圖筆按規定分別繪出客貨列車運行線；車源的供應確定機車的調度。但效果的好壞本身也帶有模糊性。因此，應采用綜合模糊評價的方法對機車的調度問題進行研究。模糊綜合評判法就是通過綜合分析影響機車調度的因素（如靜態的，動態的等），通過計算出來的效果分類（如嚴重影響，一般影響，良好），考慮機車的調度。對于機車調度的影響因素較多，不易量化而且這與機車調度的影響是一種模糊的關系。因此，根據以上分析認為，應采用模糊綜合評判的方法對機車調度進行研究分析。

2.1 確定影響機車調度的評語集

機車調度關鍵是編輯機車日（班）實際周轉數據；機車的車源情況確定機車的調度。車源越充足則機車需要機車的調度影響就越小，因此，評語集選擇為：

v={v1，v2，v3}={嚴重影響，一般影響，良好}

2.2 影響機車調度評價因素集

靜態的、動態的因子都影響著機車的調度，靜態因素比如機車的數量、機車的故障情況；動態因素比如車流到站數量、列車到達時刻等，如圖1。

圖1 機車調度影響因素

因此，影響機車調度的因素集可選擇為：

u={u1，u2，u3}={車流到站數量，列車到達時刻，機車故障}

3 影響機車調度評價因素的權重確定

權重系數是反映各因素間的內在關系，體現了各因素在因素集中的重要程度；對于權重系數的確定一般有3種方法：德爾菲法；專家調查法；判斷矩陣分析法。

本文選取專家調查法來確定權重系數，由于權重系數具有模糊性，因此在確定權重系數時，要聘請足夠數量的專家獨立給出。

根據車流到站數量、列車到達時刻和機車故障3個因素排列分析，假如有3位專家，有1位認為車流到站數量排在第1位、列車到達時刻次之，機車故障排第3位；另1位認為列車到達時刻應放在第1位,但將機車故障排在第2位，車流到站數量排第3位；還有1位認為機車故障應排在第1位，列車到達時刻排在第2位，車流到站數量排在第3位。

依據這樣的排列，可以得出：

權重集A={0.39，0.28，0.33}

權重向量記為：

Ai={ai1，ai2，ai3}，i=1，2，…，m

即權重向量A={a1，a2，a3}

4 確定模糊矩陣

4.1 影響機車調度評價因素分類

確定模糊矩陣的關鍵是針對某一特定影響因素，對各種評價因素選取適當的隸屬度。隸屬度應該反映各影響因素的每種屬性（車流到站數量、列車到達時刻以及機車故障）對機車調度的影響程度。 為此，首先，將各因素進行 A，B，C 分類。分類原則和方法如下。

4.1.1 車流到站數量

主要依據機車車流到站的數量進行劃分， 車流到站的數量越多對機車調度的影響就越小，因而將車流到站數量對機車調度影響分為A，B，C3類，A類對應的機車調度影響嚴重。車流到站數量對機車調度影響與A，B，C類的對應關系是：

A類： G≥G1；B類： G1＞G≥G2；

C類：G＜G2。

4.1.2 列車到達時刻

列車提前到站或列車晚點都對機車調度有一定的影響，列車提前到站或晚點的時間越長對機車調度的影響就越大，將機車提前到站或晚點的時間長短分為A，B，C3類， 由FMECA（失效模式、影響及危害程度分析）方法得到：

A類：P1＞P≥P2；B類：P＜P2；

C類：P2＞P≥P3；D類：P≤P4。

4.1.3 機車故障

機統信息中某部件的故障程度（G）越大，對機車調度的影響就越大；將機統信息故障程度的大小分為A，B，C3類。故障程度對機車的損耗可由FMECA得到，分類原則為：

A類：F≥F1；B類： F1＞F≥F2；

C類：F＜F2。

4.2 確定影響機車調度隸屬度

一般，A類因素屬于對機車調度影響程度大的隸屬度大，影響程度小的隸屬度小；C類屬于對機車調度影響程度大的隸屬度小，影響程度小的隸屬度大。按照這一原則及有關模糊數學原理，可以確定出各類隸屬度如下：

A類：Ra={0.3，0.5，0.2}；

B類：Rb={0.4，0.4，0.2}；

C類：Rc={0.4，0.2，0.4}。

4.3 模糊矩陣

由以上分析，可得模糊矩陣如下：

其中：R1是車流到站數量隸屬度向量；R2是列車到達時刻隸屬度向量；R3是機車故障隸屬度向量；確定出隸屬度向量以后，可根據車流到站數量、列車到達時刻以及機車故障的權重度A，計算綜合評判矩陣B。

4.4 綜合評判矩陣的計算

綜合評判矩陣為：

經計算可得到對機車調度的影響程度，b1代表對機車調度影響程度嚴重，b3表示對機車調度影響程度輕微，因此b1越大，b3越小，對機車調度的影響程度越嚴重。

5 結束語

本文運用模糊綜合評判方法對影響機車調度因素進行量化分析，其中，各因素的量化是以A、B、C分類為基礎的，所需的數據信息較容易獲得，并且分析計算工作較為簡便，便于實際應用。為取得更好的效果，本模型應與定性分析方法綜合使用。

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