铁路客运调度应急指挥中资源分配的模型构建与求解

铁路客运调度应急指挥中资源分配的模型构建与求解

尚永健

中国铁路哈尔滨局集团有限公司调度所 黑龙江哈尔滨 150000

摘要：本文针对铁路客运调度应急指挥中的资源分配问题展开研究。构建了基于多目标规划的资源分配模型，综合考虑了旅客运输效率、资源利用成本、旅客满意度等目标。通过引入合适的算法对模型进行求解，验证了模型的有效性和可行性，旨在提高铁路客运调度应急指挥中资源分配的科学性和合理性，最大程度减少突发事件对铁路客运的影响，保障旅客的安全和权益。

关键词：铁路客运；应急指挥；资源分配；多目标规划；模型求解

引言

铁路作为我国重要的交通运输方式之一，承担着大量的旅客运输任务。在日常运营中，可能会遭遇各种突发事件，如自然灾害、设备故障、公共卫生事件等，这些情况会严重干扰铁路客运的正常秩序。此时，有效的应急指挥和合理的资源分配成为保障旅客安全、减少损失、尽快恢复运输秩序的关键。科学合理的资源分配模型能够帮助铁路客运调度人员在复杂多变的应急情况下做出最优决策，提高应急处置的效率和效果，具有重要的理论和现实意义。

1.铁路客运调度应急指挥中资源分配模型构建

1.1模型目标确定

（1）最大化旅客运输效率：以尽快疏散滞留旅客、减少旅客行程延误时间为目标，通过合理安排机车车辆的调配和运行线路，提高铁路客运的运输能力和效率。例如，采用优化算法确定最佳的列车接续方案和运行路径，使旅客能够尽快到达目的地。（2）最小化资源利用成本：考虑机车车辆的调用成本、燃料消耗成本、人力资源成本、物资采购和运输成本等，在满足应急需求的前提下，尽量减少资源的浪费和不必要的支出。例如，通过合理安排维修人员的工作任务和工作时间，避免人力资源的闲置和过度使用，降低人力成本。（3）最大化旅客满意度：从旅客的角度出发，考虑旅客在应急情况下对食品、饮用水、休息环境、信息服务等方面的需求满足程度，以及对运输安排的公平性感知，提高旅客对铁路客运应急服务的满意度。例如，通过及时向旅客提供准确的列车运行信息和应急处置进展情况，增强旅客的信任感和安全感，从而提高旅客满意度。

1.2决策变量设定

（1）机车车辆调配变量：设xij 表示在应急情况下从i地点调配到j地点的机车车辆数量，其中i和j代表不同的车站、车辆段或维修点等地点。例如x12表示从车站1调配到车站2的机车车辆数量，通过对这些变量的取值进行决策，优化机车车辆的分布和使用，以满足运输需求。（2）物资分配变量：设yk 表示分配给k次列车或k个旅客群体的某种物资（如食品、饮用水、医疗物资等）的数量。例如。y1表示分配给列车1的食品数量，根据不同列车的载客量、滞留时间等因素，合理确定物资分配变量的值，确保物资的合理利用和旅客的基本需求得到满足。（3）人力资源分配变量：设zmn表示分配到m项应急任务（如线路抢修、列车救援、旅客安抚等）的n类人力资源（如维修工人、列车乘务员、医疗人员等）的数量。例如，z21表示分配到线路抢修任务的维修工人数量，通过合理调配人力资源，提高应急处置的效率和质量。

1.3约束条件设定

在铁路客运调度应急指挥中，资源分配的合理规划至关重要，这涉及到多个关键的约束条件。首先是资源供应约束。在机车车辆方面，要确保从各个地点调配的机车车辆数量不超过当地可供调配的最大数量，避免出现无车可用的情况。物资供应也有其限制，总的物资分配量不能超出储备总量，否则会造成后续供应不足。人力资源同样如此，分配的各类人力资源数量不能超出实际可提供的总数，保障各项应急任务都有合适的人员执行。运输需求约束也不容忽视。对于旅客运输量，调配的机车车辆的载客能力总和必须能够满足需要疏散的旅客总量，这是保障旅客安全与顺利出行的关键。而物资分配要依据不同列车或旅客群体的实际需求设定下限，比如食品、饮用水、药品等物资的分配量要达到最低需求量，以维持旅客在应急情况下的基本生活和健康保障。时间约束更是应急指挥中的重要因素。机车车辆调配必须在规定的最长时间内到达指定地点，这样才能及时疏散旅客或运输救援物资。物资配送也要在最大允许时间内完成，确保旅客能及时获得所需物资，避免因物资短缺引发混乱。人力资源响应同样要迅速，各类人力资源响应应急任务的时间不能超过最大允许响应时间，快速投入到救援、疏导、服务等工作中，提高整体应急处置的效率。总之，这些约束条件相互关联、相互制约，共同构成了铁路客运调度应急指挥资源分配的关键框架。只有充分考虑并遵循这些约束条件，才能在紧急情况下实现资源的科学调配，保障铁路客运系统的稳定运行和旅客的安全与权益，最大程度地降低突发事件带来的负面影响，确保铁路运输的应急处置工作高效、有序地开展。

2.模型求解方法

2.1算法选择

考虑到铁路客运调度应急指挥中资源分配模型的多目标性和复杂性，采用多目标遗传算法（MOGA）进行求解。多目标遗传算法具有较强的全局搜索能力和并行处理能力，能够在一次运行中获得多个满足不同目标的非劣解，为决策者提供多样化的选择方案，适合解决复杂的多目标优化问题。

2.2算法步骤

（1）编码与初始化：决策变量进行编码，采用实数编码方式，将机车车辆调配变量xij、物资分配变量yk和人力资源分配变量zmn分别用实数表示，并生成初始种群。种群中的每个个体代表一种可能的资源分配方案，初始种群的规模根据问题的复杂程度和计算资源确定，一般在几十到几百之间。（2）适应度评估：根据设定的模型目标函数，计算每个个体的适应度值。对于最大化目标（如旅客运输效率和旅客满意度），适应度值与目标函数值成正比；对于最小化目标（如资源利用成本），适应度值与目标函数值成反比。通过适应度评估，确定每个个体在种群中的优劣程度，为后续的遗传操作提供依据。（3）遗传操作：一是选择操作，采用锦标赛选择法，从种群中随机选择多个个体，比较它们的适应度值，选择适应度较高的个体进入下一代种群，重复该过程，直到下一代种群的规模达到预定值。锦标赛选择法能够保证较好的个体有较高的概率被选中，同时引入一定的随机性，避免算法过早收敛。二是交叉操作，对选择后的个体进行交叉操作，以一定的交叉概率Pc选择两个个体，按照预先设定的交叉方式（如单点交叉、多点交叉或均匀交叉）对它们的基因进行交换，生成新的个体。交叉操作能够促进种群中个体之间的基因交流，增加种群的多样性，有助于发现更好的解。三是变异操作，以较小的变异概率Pm对个体的基因进行随机变异，即在一定范围内改变决策变量的值。变异操作可以防止算法陷入局部最优解，引入新的基因信息，保持种群的搜索能力。

结语

本文通过对铁路客运调度应急指挥中资源分配问题的深入研究，构建了基于多目标规划的资源分配模型，并采用多目标遗传算法进行求解。研究结果表明，合理的资源分配能够在保障旅客安全和基本权益的基础上，提高铁路客运的应急处置效率，降低经济损失和社会影响，同时也为解决其他类似的交通运输应急资源分配问题提供了有益的参考和借鉴。随着信息技术的不断发展，如大数据、人工智能、物联网等在铁路运输领域的应用逐渐深入，未来可以探索如何将这些新技术与资源分配模型相结合，实现资源的智能感知、动态调配和实时优化，进一步提高铁路客运应急指挥的智能化水平和资源利用效率，为保障铁路客运的安全稳定运行提供更加强有力的支持。

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