基于模糊综合评判的影响机车调度因素分析

杨志飞，史亚娟

（兰州交通大学电子与信息工程学院， 兰州730030）

机务部门为铁路运输提供牵引动力。列车的运行和停开， 机车的周转是一个动态管理过程，随机因素变化太大， 需要机车调度员跟踪、调整和组织， 以减少机车和人员的浪费。另外，在铁路运输组织中， 列车运行和机车周转日班计划是由列车调度和机车调度共同编制的。车投入多少， 机车运用效率高低取决于各级机车调度的工作质量，进而影响运输成本和运输效益。因此，加强机车调度工作的管理，减少机车投入，提高机车运用效率具有重要意义。

1 模糊综合评判定义

所谓综合评判，就是对所研究的对象进行评价，这里，评判是指按照给定的条件对事物的优劣进行评比和判定。综合是指评判条件包含多个因素。因此，模糊综合评判又可说是对受到多个因素影响的事物做出全面评价的一种有效的多因素决策方法，所以，模糊综合评判决策又称为模糊综合决策或模糊多元决策。

2 影响机车调度因素分析

综合模糊评判法认为，影响机车调度的因素较多，既有动态因素（车流到站的数量、列车到达时刻等机车的动态信息）的影响，又有静态因素（机车的数量、机车的故障情况等）的影响，还需考虑走行公里等。此外，机车的调度，本质上是编辑机车日（班）实际周转数据，绘图仪自动绘出各区段机车实际周转图， 彩色绘图笔按规定分别绘出客货列车运行线；车源的供应确定机车的调度。但效果的好坏本身也带有模糊性。因此，应采用综合模糊评价的方法对机车的调度问题进行研究。模糊综合评判法就是通过综合分析影响机车调度的因素（如静态的，动态的等），通过计算出来的效果分类（如严重影响，一般影响，良好），考虑机车的调度。对于机车调度的影响因素较多，不易量化而且这与机车调度的影响是一种模糊的关系。因此，根据以上分析认为，应采用模糊综合评判的方法对机车调度进行研究分析。

2.1 确定影响机车调度的评语集

机车调度关键是编辑机车日（班）实际周转数据；机车的车源情况确定机车的调度。车源越充足则机车需要机车的调度影响就越小，因此，评语集选择为：

v={v1，v2，v3}={严重影响，一般影响，良好}

2.2 影响机车调度评价因素集

静态的、动态的因子都影响着机车的调度，静态因素比如机车的数量、机车的故障情况；动态因素比如车流到站数量、列车到达时刻等，如图1。

图1 机车调度影响因素

因此，影响机车调度的因素集可选择为：

u={u1，u2，u3}={车流到站数量，列车到达时刻，机车故障}

3 影响机车调度评价因素的权重确定

权重系数是反映各因素间的内在关系，体现了各因素在因素集中的重要程度；对于权重系数的确定一般有3种方法：德尔菲法；专家调查法；判断矩阵分析法。

本文选取专家调查法来确定权重系数，由于权重系数具有模糊性，因此在确定权重系数时，要聘请足够数量的专家独立给出。

根据车流到站数量、列车到达时刻和机车故障3个因素排列分析，假如有3位专家，有1位认为车流到站数量排在第1位、列车到达时刻次之，机车故障排第3位；另1位认为列车到达时刻应放在第1位,但将机车故障排在第2位，车流到站数量排第3位；还有1位认为机车故障应排在第1位，列车到达时刻排在第2位，车流到站数量排在第3位。

依据这样的排列，可以得出：

权重集A={0.39，0.28，0.33}

权重向量记为：

Ai={ai1，ai2，ai3}，i=1，2，…，m

即权重向量A={a1，a2，a3}

4 确定模糊矩阵

4.1 影响机车调度评价因素分类

确定模糊矩阵的关键是针对某一特定影响因素，对各种评价因素选取适当的隶属度。隶属度应该反映各影响因素的每种属性（车流到站数量、列车到达时刻以及机车故障）对机车调度的影响程度。 为此，首先，将各因素进行 A，B，C 分类。分类原则和方法如下。

4.1.1 车流到站数量

主要依据机车车流到站的数量进行划分， 车流到站的数量越多对机车调度的影响就越小，因而将车流到站数量对机车调度影响分为A，B，C3类，A类对应的机车调度影响严重。车流到站数量对机车调度影响与A，B，C类的对应关系是：

A类： G≥G1；B类： G1＞G≥G2；

C类：G＜G2。

4.1.2 列车到达时刻

列车提前到站或列车晚点都对机车调度有一定的影响，列车提前到站或晚点的时间越长对机车调度的影响就越大，将机车提前到站或晚点的时间长短分为A，B，C3类， 由FMECA（失效模式、影响及危害程度分析）方法得到：

A类：P1＞P≥P2；B类：P＜P2；

C类：P2＞P≥P3；D类：P≤P4。

4.1.3 机车故障

机统信息中某部件的故障程度（G）越大，对机车调度的影响就越大；将机统信息故障程度的大小分为A，B，C3类。故障程度对机车的损耗可由FMECA得到，分类原则为：

A类：F≥F1；B类： F1＞F≥F2；

C类：F＜F2。

4.2 确定影响机车调度隶属度

一般，A类因素属于对机车调度影响程度大的隶属度大，影响程度小的隶属度小；C类属于对机车调度影响程度大的隶属度小，影响程度小的隶属度大。按照这一原则及有关模糊数学原理，可以确定出各类隶属度如下：

A类：Ra={0.3，0.5，0.2}；

B类：Rb={0.4，0.4，0.2}；

C类：Rc={0.4，0.2，0.4}。

4.3 模糊矩阵

由以上分析，可得模糊矩阵如下：

其中：R1是车流到站数量隶属度向量；R2是列车到达时刻隶属度向量；R3是机车故障隶属度向量；确定出隶属度向量以后，可根据车流到站数量、列车到达时刻以及机车故障的权重度A，计算综合评判矩阵B。

4.4 综合评判矩阵的计算

综合评判矩阵为：

经计算可得到对机车调度的影响程度，b1代表对机车调度影响程度严重，b3表示对机车调度影响程度轻微，因此b1越大，b3越小，对机车调度的影响程度越严重。

5 结束语

本文运用模糊综合评判方法对影响机车调度因素进行量化分析，其中，各因素的量化是以A、B、C分类为基础的，所需的数据信息较容易获得，并且分析计算工作较为简便，便于实际应用。为取得更好的效果，本模型应与定性分析方法综合使用。

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