包神铁路货车停留时间考核体系优化研究

高丽　高鹏

摘 要 针对神华包神铁路货车停留时间分配不合理、运输组织效率低等问题，以铁路货车停留时间为研究对象，在分析货车停留时间影响因素的理论基础上，建立了神华包神铁路货车停留时间考核体系。结合神华包神铁路现场调研的结果，利用多级动态模糊综合评价法对神华包神铁路的14个货运站的货车停留时间进行了多级动态模糊综合评价，得到了各个车站的评价结果。评价结果表明：将多级动态模糊算法应用在铁路货车停留时间问题的评价上，提高了评价过程的自动化程度，评价结果更加客观，研究成果为铁路货车考核体系提供了理论依据。

关键词 神华包神铁路 货车停留时间 考核体系 多级动态模糊算法

一、引言

铁路是国民经济快速发展的基础设施，铁路运输在我国的交通运输体系中发挥着重大的作用。神华包神铁路是神华集团的第一条铁路，也是神朔、朔黄西煤东运的主要运输通道和重要集装线，同时也担负着地方物资运输和鄂尔多斯地区其他企业的煤炭外运任务。包神铁路存在货车停留時间过长、周转速度不快、运用效率不高等问题，这些潜在的问题对其运输模式及效率都提出了新的要求和挑战。如果把列车在站的停留时间转换成列车运行时间，这将会大大增强包神铁路的运输能力。

提升铁路的运输能力不仅是铁路运输企业提升自身经营效益的迫切需求，也是铁路能够更好地服务经济社会发展的客观要求。[1]铁路货车在车站的停留时间是铁路货运规划设计的一个重要参数，[2]约占周转时间的2/3，故缩短货车在站停留时间是提高铁路货车运输效率的重要途径。[3]国内外学者就压缩铁路货车停留时间做了相关的研究，主要集中在对影响铁路货车周转时间的因素和改进措施上，将铁路货车停留时间引入考核体系的相关研究较少。2002年，Fukasawa[4]将整数规划模型应用在构建车流路径上，运用科学的计算方法将货车整流，最终的结果显示列车的整流过程得到优化，缩短了列车在站停留的时间。2016年，闫峰[5]提出压缩货车周转时间的主要措施为缩短货车在货物作业站停留的时间、缩短货车在中转站的停留时间和缩短货车在列车旅行中的时间三个方面。2011年，郭垂江[6]等提出了严格制定和执行各项作业时间标准、压缩技术作业过程中非生产时间、加强专用线和专用铁路的货车停留时间管理等压缩货车在站停留时间的具体措施。2009年，岳红俊[7]提出通过加强制度建设、严肃运输纪律和制定特殊天气下的货车装卸车方案等措施来压缩货车停留时间。

二、铁路货车停留时间

按铁路货车在站的作业性质，可将铁路货车的停留时间划分为货物作业停留时间和中转作业停留时间。

（一）货物作业停留时间

货物作业停留时间为铁路货车在站线（包括区间）及专用线（包括铁路的厂、段管线）内进行装卸作业和倒装作业的时间，计算公式为：

t货=Nt货/（U装+U卸） （1）

式中：Nt货表示当日车站货物作业车总停留小时；U装和U卸分别表示当日车站货物作业车完成的装车数和卸车数。

（二）中转作业停留时间

中转作业停留时间为货车在车站进行无调中转或有调中转（包括变更到站、装载整理、专为加冰及洗罐消毒的货车，按规定进行洗罐的罐车除外）的时间。它是反映车站作业效率的重要指标之一，是货车停留时间的主要组成部分。[8]数学公式上，货车中转停留时间等于无调中转停留时间加上有调中转停留时间后的加权平均值，即

t中=（Nt有+Nt无）/（N有+N无） （2）

式中：Nt有和Nt无分别表示当日有调中转作业车和无调中转作业车的停留小时；N有和N无分别表示当日办理有调中转作业车和无调中转作业车的车数。

三、神华包神铁路货车停留时间考核体系的建立

在分析了铁路货车停留时间组成的基础上，构建了货车停留时间的考核体系，该考核体系由目标层、准则层和指标层三部分构成。构建的货车停留时间考核体系层次模型图如图1所示。

目标层位考核体系的研究目标，即货车停留时间；准则层包含货物作业停留时间和中转作业停留时间这2个准则指标；指标层则为具体的指标，其中货物作业停留时间指标层面包括4个具体指标：入线前停留时间指标、站线作业停留时间指标、专用线作业停留时间指标和出线后停留时间指标。中转作业停留时间指标层面包括4个具体指标：解体时间指标、改编时间指标、中转技术作业时间指标、其他中转作业时间指标。

四、神华包神铁路货车停留时间的多级动态模糊综合评价

多级动态模糊综合评价法是在层次分析法的基础上发展起来的，多级动态模糊综合评价法（DFA：Dynamic Fuzzy Algorithm）是把大量的按照时间顺序排列的平面数据综合在一起组成“时序立体数据表”。由于“时序立体数据表”作为数据来支持的综合评价问题的参数值都是动态、可变的，加之运用的数学方法是模糊综合评价法，所以定义这类评价方法为“多级动态模糊综合评价法”。[8]

多级动态模糊综合评价法把复杂的决策系统层次化，然后通过逐层确定权重，并通过一套模糊综合评判法的数学方法，对该评价模型的每一个周期时间的特征值进行合理的综合评价和分析。多级动态模糊综合评价法特别适用于那些难以完全定量化的复杂决策类问题，它在资源分配以及政策分析选优排序等领域有广泛的使用意义与价值。[9]针对神华包神铁路货车停留时间耗时长等问题，对神华包神铁路货车停留时间进行多级动态模糊综合评价。

（一）建立因素集以及评语集

因素集是指影响评判对象因素的指标集合，用符号U表示，用ui表示因素集中的某个因素，则因素集的数学表现形式为U={u1，u2…un}。如图1所示的货车停留时间的考核体系层次模型，神华包神铁路货车停留时间考核体系的评价指标为U={u1，u2}两大类，其中u1={u11，u12，u13，u14}，u2={u21，u22，u23，u24}，uij为与第i大类指标相关的第j个评价指标。endprint

评语集是指对评价对象作出评价结果的指标集合，我们一般用符号V表示。用vi表示评语集中的某一个评价指标，则评语集的数学表现形式为：V={v1，v2…vm}。本文建立的神华包神铁路货车停留时间考核体系的评语集分为5个级别，分别是V={很强（v1），强（v2，），一般（v3），较弱（v4），弱（v5）}。为了使神华包神铁路货车停留时间考核体系的结果更加具有直观性，选择以100为标准，同时再选取区域中值为等级参数。则对应神华包神铁路货车停留时间考核体系的结果的各个等级集合为：K=（95，85，75，65，55）。

（二）确定指标权重

运用多级动态模糊综合评价法的最根本问题就是确定指标权重，首先对指标进行分层，然后将所有的指标按分类的层次生成列表，并建立合适的多级结构模型，运用专家评议的方法得出指标权重，形成指标权重的总排序。上面得到的权重的总排序就是指标权重集，一般用符号W={w1，w2…wn}来表示。

根据如图1所示的神华包神铁路货车停留时间考核体系层次模型图，对模糊评价指标体系的准则层指标和目标层指标的指标权重运用专家评议的方法来确定。先将构造矩阵进行两两比较，然后得出最大特征值并同时进行一致性检验，最后得出指标权重，形成指标权重的总排序。最终建立的神华包神铁路货车停留时间考核体系的指标权重结果如表1所示。

表1 神华包神铁路货车停留时间考核体系的指标权重

准则层指标 目标层指标

货物作业停留时间指标（0.5） 入线前停留时间指标（0.2）

站线作业停留时间指标（0.2）

专用线作业停留时间指标（0.4）

出线后停留时间指标（0.2）

中转作业停留时间指标（0.5） 解体时间指标（0.3）

改编时间指标（0.3）

中转技术作业时间指标（0.2）

其他中转作业时间指标（0.2）

（三）模糊评价矩阵的构造与优化

初始模糊评价矩阵的构造采用专家评议的方法，邀请若干数量该领域的专家对时间范围H的各项指标进行评议。首先给出评语值，然后建立第H时间周期范围内对第i个指标所作出的第j级评语，最后建立模糊评价矩阵，该矩阵表示如下：

（3）

采用DFA算法对铁路货车停留时间进行分析时，最重要的是建立货车停留时间的模糊评价矩阵，对神华包神铁路万水泉南站2016年10月货车停留时间进行模糊评价矩阵的优化，在MATLAB中对货车停留时间模糊量化并进行排序，得到的优化前的结果如图2、图3、图4所示。

图2 优化前货车停留时间模糊评价矩阵的三阶函数图

图3 优化前货车停留时间模糊评价矩阵的二阶热点图

图4 优化前货车停留时间模糊评价矩阵的热点等高线图

图2显示了优化前货车停留时间模糊评价矩阵的三阶函数的曲线，从图2可以看出曲线高低起伏不定，且出现较大的波峰，这说明评价矩阵中的某些评语值偏离了平均值，是不合理的评语值；图3为优化前货车停留时间模糊评价矩阵的二阶热点图，从该图中可以看出热点分布集中在图中的右上侧，说明局部出现了热点集中或者热点突出的现象，这与图2中的三阶函数曲线出现波峰的情况正好对应，证明模糊评价矩阵中存在不合理的评语值；图4为优化前货车停留时间模糊评价矩阵的热点等高线图。从图中可以看出，等高线出现较大峰值，图4等高线峰值出现的地方与图3热点集中区域为同一区域；图2、图3和图4均显示货车停留时间模糊评价矩阵中存在不合理的评语值，该模糊矩阵不能作为评价体系的输入，需要进一步对模糊评价矩阵进行优化。

优化的流程图如图5所示，具体步骤如下：

STEP1：判断货车停留时间Ts是否处于优化集合[a，b]之间；

STEP2：若Ts值位于优化集合[a，b]之外，即Ts处于非待优化集合间，跳转到STEP9；

STEP3：若Ts值位于优化集合[a，b]之间，即此货车停留时间的模糊评价矩阵需要进行优化；

STEP4：对模糊评价矩阵中的所有评语值进行模糊统计量化处理，判断rij与容值η的大小；

STEP5：如果rij≤η，为已优化允许值，跳转到STEP9；

STEP6：如果rij>η，rij为待优化值，对数据rij进行进一步模糊融合筛选，判断最小值rijmin与容值η的大小；

STEP7：如果rijmin≤η，rijmin为已优化允许值，跳转到STEP9；

STEP8：如果rijmin>η，返回STEP6；

STEP9：結束，输出结果。

图5 货车停留时间模糊评价矩阵优化流程

对货车停留时间模糊评价矩阵进行优化后的结果如图6、图7、图8所示。

图6 优化后货车停留时间模糊评价矩阵的三阶函数图

图7 优化后货车停留时间模糊评价矩阵的二阶热点图

图8 优化后货车停留时间模糊评价矩阵的热点等高线图

图6所示为优化后货车停留时间模糊评价矩阵的三阶函数的曲线，相比优化前的三阶函数曲线，图6所示的曲线趋于平滑，无大的波峰和波谷出现，整体数据处在平均值附近；图7所示为优化后货车停留时间模糊评价矩阵的二阶热点图，与优化前的二阶热点图进行对比，可以看出图7中的热点分布更加均匀，无集中热点区域；图8所示为优化后货车停留时间模糊评价矩阵的热点等高线图，与优化前的热点等高线图对比，发现图8所示的等高线图中无较大的峰值出现。图6、图7和图8的结果显示，优化后的货车停留时间模糊矩阵更加合理，矩阵中的评语值的客观性更高。最终得到的神华包神铁路万水泉南站2016年10月货车停留时间的模糊评价矩阵如表2所示。endprint

表2 神华包神铁路万水泉南站2016年10月货车停留时间的模糊评价矩阵

准则层指标 目标层指标 很强（v1） 强（v2） 一般（v3） 较弱（v4） 弱（v5）

r1 r11 0.25 0.35 0.15 0.10 0.15

r12 0.20 0.25 0.40 0.10 0.05

r13 0.10 0.15 0.40 0.35 0.00

r14 0.35 0.05 0.10 0.25 0.25

r2 r21 0.05 0.45 0.25 0.00 0.25

r22 0.15 0.10 0.35 0.20 0.20

r23 0.20 0.25 0.05 0.30 0.20

r24 0.40 0.10 0.25 0.05 0.20

由于所有指标都具有一定的代表性特征，模糊化之后的指标值也应该保持所有指标的信息状况，对表2中的数据进行一系列的计算，得到准则层指标的模糊评价矩阵如下所示。

（四）多级动态模糊综合评价

在算得模糊评价矩阵R与权重向量W之后，我们运用模糊矩阵的综合运算，得到第h时间的综合评价结果向量Z，并对向量Z进行归一化处理，向量Z可用式（4）表示：

（4）

根据准则层指标的模糊评价矩阵的数值，则2016年10月神华包神铁路万水泉南站货车停留时间的评价的综合评价值可以表示为：

对向量Z2016，10进行归一化处理后结果为：Z2016，10=（0.20， 0.21，0.26，0.18，0.15）。同理，对神华包神铁路万水泉南站2016年11月和12月货车停留时间进行多级动态模糊综合评价，得到的评价值进行归一化处理后的结果可以表示为：Z2016，11=（0.24，0.22，0.20，0.16，0.18）和Z2016，12=（0.19，0.23，0.22，0.17，0.19）。

（五）模糊评价结果的动态处理

对模糊评价的结果进行动态处理就是针对不同时间h的综合评价值来进行平滑处理。平滑的处理公式如式（5）所示：

（5）

式中为不同时期的权重值，假设K为上面的对应评语集的分数集，即得到K=（k1，k2…kq）。多级动态模糊综合评价的最终综合评价分为：F=Z·K。因此，通过F的值，可以很清晰地认识到自己在竞争中的地位如何，同时也可以依据最大隶属度的原则找到自己的优势与劣势。

不同月份的数据值对将来的信息表现的重要性不同，12月是神华包神铁路冲击全年任务，完成或者超额完成任务的最重要的一个月，为此将万水泉南站2016年10月、11月和12月的权重作出调整（0.3，0.3，0.4），则评价的结果可以表示为：

因此，神华包神铁路万水泉南站2016年第四季度的货车停留时间评价得分为：

根据100分的评价标准以及评价区域等级参考K=（95，85，75，65，55），最终对神华包神铁路万水泉南站2016年第四季度货车停留时间的评价结果为“一般”。对神华包神铁路其他车站2016年第四季度进行多级动态模糊综合评价的结果如表3所示。

由表3可知，神华包神铁路在货车停留时间方面做得不够好，神华包神铁路公司领导、车站管理人员和专业技术人员对此项工作不是很满意。结合2016年第四季度的神华包神铁路货车停留时间多级动态模糊综合评价的结果排序表，建议神华包神铁路公司依据此评价进行考核，从而调动铁路各车站的积极性，提高企业的效率。

五、结语

结合神华包神铁路提升自身运输组织效率和经营效益的迫切需求，研究了神华包神铁路货车停留时间分配不合理的问题，建立了神华包神铁路货车停留时间考核体系，利用多级动态模糊算法對神华包神铁路货车停留时间进行了评价。以万水泉南站2016年10月的数据为例，在进行了模糊评价矩阵的优化分析，优化结果显示优化后的模糊评价矩阵排除了人为偏好等主观因素的影响，评价结果更具科学性。多级动态模糊算法在神华包神铁路货车停留时间考核体系上的应用，使考核结果更加客观，可以为铁路运输相关企业的考核体系提供参考。

（高丽单位为神华包神铁路集团公司；高鹏单位为西安爱生技术集团公司）

参考文献

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