基于情景推理的列车运行图调整方法

乔永涛，孙 猷

（1.卡斯柯信号有限公司，上海 200071；2.上海市铁路智能调度指挥系统工程研究中心，上海 200071）

1 概述

列车运行图是铁路运输调度指挥的核心内容，是铁路行车组织工作的基础[1]。而列车运行调度是指在列车运行工作中，因各种因素和突发事件的影响，使得列车运行的实际状态偏离预定值，需要不断对列车运行计划进行调整，以尽可能小的代价，尽快恢复列车的有序运行状态[2]。

传统的列车运行计划调整手段为人工调整[3]，但人工调整的手段效率较低，且较大程度依赖于调度员的知识熟练程度和业务能力，表现为调整结果不一致。因此以各种算法为主体的调整方案受到了一定关注。文献[4-6]以统筹学方法为原理，以股道占用、列车运行晚点最小等作为调整目标，建立了数学模型实现了对运行图的优化。但这些方法在求解大规模列车运行图仍存在一定困难。文献[7]采用了遗传算法进行列车运行调整，可以较好地模拟列车运行调整过程。然而遗传算法本身存在一些问题，如收敛速度较慢、易出现早熟等，不易获得最优结果。文献[8]采用了禁忌搜索算法，考虑了较为全面的优化策略进行调整。然而这些模型变量多，建模过程复杂，当优化目标存在动态变化时，难以得到较好效果。文献[9]采用了粗糙集的方法解决列车运行调整系统中信息难以获取和表达的问题。但对于不同调度区段不同的决策规则难以适用，因此通用性不强。

本文提出一种基于情景推理的列车运行调整方法，该方法的应用场景是列车在运行中遭遇突发情况需要封锁或限速时，给调度员提供一种根据调度规则快速调整运行图的方法。充分考虑各调度区段调度员的决策规则。算法以站场图上列车与车站的位置变化为步进单元，快速推理出列车调整中每一状态下的合理状态从而得到优化的调整结果。

2 情景推理原理

本节将介绍情景推理的原理部分，从算法中应用的名词解释、步进条件、算法流程和结果应用4部分进行阐述。

2.1 名词解释

情景限制：分为线路限制和故障限制。线路限制是指车站股道数目、咽喉接发能力、股道有无站台、站台接车编组限制和有无上水吸污设备等车站条件。故障限制是指接触网停电、异物侵线、区间红光带、道岔故障、风/雨/雪天气和列车故障等异常条件。在情景推理过程中，将上述限制条件归纳为股道可用限制、咽喉可用限制、区间可用限制和降速限制等。

当前车次：指某一时刻，正在线路上运行的车次，包括站内车次和区间车次。

等待车次：指某一时刻，等待接入本区段的车次和本区段内等待始发的车次。

路网：指按照调度区段内车站行车方向，以车站为顶点，区间行车方向为边的有向图。

情景：指特定路网中，在某一时刻T情景限制的条件下，当前车次和等待车次组成的集合。每一个情景都对应一个具体时刻。

调整开始时间：指调度员设置的开始调整时刻。

调整结束时间：指调度员设置的结束调整时刻。

调整时长：指调整开始时间至调整结束时间的时间长度。

初始情景：指当前时刻的情景，作为情景推理的基础开始情景。

结束情景：指调整结束这一时刻的情景，用于判断情景推理结束。

2.2 步进条件

每一步的情景推理过程都是基于上一情景展开的，推理开始即为初始情景S0，推理成功时则流转至下一情景S1。以→表示流转过程，一个完整的情景推理流程可表示为S0→S1→S2→…→Sn。如果Sn是结束情景，那么推理结束。

Si到Si+1的推理过程说明如下。

在列车运行图上，调度员人工调整运行线实际上就是重新安排列车在每个车站的到发时间，所以情景推理算法就以列车到达点和出发点的变化作为推理步进条件。下面以车次A 与车站B 的进/出站情况来阐述步进条件。

针对单个车次的步进条件分析如表1 所示，而实际推理过程中情景是当前车次和等待车次集合构成的。因此整个情景的步进条件选取是以距离当前时间最近的单个车次步进条件操作为依据。在Si中存在集合T1={t11,t12…t1m},表示m个车次，它们分别在时刻t11,t12…t1m进站。存在集合T2={t21,t22…t2n},表示有n个车次，它们分别在时刻t21,t22…t2n出站。区间中有多个车次的情况下，区间中车次要依次进站。综上可知有m+n种从Si推理至Si+1的步进方案，但最优的步进方案即为集合T1，T2中时间最小的一种，此时最小时间记为t。而实际上这个最优方案能否推理成功受到情景限制的影响。如果步进方案和情景限制不冲突，那么便可以从情景Si推理出Si+1，Si+1的情景时间即为Si的情景时间加t。

表1 步进条件Tab.1 Step condition table

若由于情景限制，导致Si不能推出Si+1，此时进行情景回退，回退至与Si情景操作同一车次的上一情景Sk，针对Sk进行操作处理。例如在Si情景到Si+1情景推理方案是车次进站，如果Si情景中该进站车站的股道已经被其他车次占用或者可用股道被封锁时，那么Si就不能推出Si+1。此时推理失败的原因是Sk往Si推理时车次出站过早。解决方法是在Sk车站将车次扣停一定时间，该时间由Si+1最早股道空闲时间ti减去Si的情景时间和该车次区间运行时分计算出，将该时间命名为Δt。此时情景回退至Sk，同时将车次扣停时间增加Δt，重新进行推理。

2.3 算法流程

算法的调整时间范围是需要调度员确定的。如果本次调整指定的调整时间范围为[Ts,Te]，其中Ts是调整开始时间，Te是设定的调整结束时间，那么算法本次仅调整该时间范围内的列车。算法的输入是当前时刻下的调监表示和列车运行图，调监表示用于获取路网中所有当前车次的实时状态，列车运行图用于获取等待车次与结果应用。

2.3.1 构造初始情景S0

初始情景即为当前时刻的情景。初始情景S0包括以下元素：初始情景时间、当前车次、等待车次、情景限制和路网。当前时刻即为初始情景时间，路网可以从配置文件中获取，下面着重说明初始情景的其他3 个要素如何构造。

启动调整这一时刻的调监画面如图1 所示。从调监服务器可以获取这一时刻在路网上运行的车次位置及方向，将它们保存下来并整理之后就是初始当前车次。另外从调监服务器可以获取到区段停电或封锁、道岔故障或封锁、股道停电或封锁、限速区段及限速值等信息，将以上信息整理之后将形成情景限制的第一部分。

图1 启动调整时刻调监画面Fig.1 Monitoring screen image at startup adjustment time

启动调整这一时刻的运行图画面如图2 所示。从运行图服务器可以获取到这一时刻（图2 中用蓝竖线表示）之后等待接入路网或者始发到路网的车次所在的车站及先后顺序，将它们保存并整理之后就是初始情景等待车次。另外从运行图服务器可以获取到区段中调度员绘制的封锁，限速慢行和接触网停电符号等信息，将以上信息整理之后将形成情景限制的第二部分。

图2 启动调整时刻运行图画面Fig.2 TWD screen image at startup adjustment time

将以上两部分信息进行合并后，即得到了完整的情景限制条件，初始情景至此构造完毕。

2.3.2 基于情景栈的算法流程

2.3.1 节中已经构造好了初始情景S0，为了便于推理，本节引入情景栈这一概念。情景栈是由情景构成的栈结构，用于保存情景元素。情景推理时算法按照推理顺序将每一个推理成功的情景压入栈中保存，在进行情景推理时，取出栈顶元素。具体流程如图3 所示。算法流程如下。

图3 算法流程Fig.3 Algorithm flow chart

步骤1：构造初始化情景S0，将构造出来的S0压入情景栈。

步骤2：弹出情景栈顶的元素，假设将其命名为S。

步骤3：如果S是结束情景，那么结束推理；如果S不是结束情景，执行步骤4。

步骤4：由情景S推理出S1，如果上次推理失败，需要在推理时考虑推理失败原因。

步骤5：S如果推理出S1成功，那么将S1压入情景栈，跳至步骤2。S如果无法推理出S1，即推理失败，此时返回导致情景发生推理失败的原因与情景S操作同一车次的上一情景S2。在栈中弹出该情景以上全部情景，并重新以解决推理失败原因的方案进行情景推理，跳至步骤2。

2.4 结果应用

经过上述情景推理调整过程，即得到一组有序情景集合{S1,S2…Sn}。这个情景集合对应的情景时间为T1,T2…Tn，即为每个推理车次于特定站的到点或发点。将以上推理得出的到发点赋值到车次对应的运行线上就完成了情景推理的结果应用。

3 结果与分析

武广三台铺画封锁符号时的列车运行如图4 所示。蓝色轴线代表当前时间线，红色轴线代表调整范围开始时刻，黑色轴线代表调整范围结束时刻。在此时调整范围内，存在约100 趟列车。封锁符号铺画于郴州西站至乐昌东站区间，封锁时长为1 h。

图4 武广三台铺画封锁符号时的列车运行Fig.4 Santai (Wuhan-Guangzhou railway) TWD when plotting blocking symbol

经过本文算法调整后，武广三台的列车运行如图5 所示，调整后的列车运行线在封锁符号期间避开封锁区间。且后方站的列车发点均未早于封锁结束时间，各列车之间的发点也满足列车追踪间隔。

图5 武广三台经算法调整后的列车运行Fig.5 Santai (Wuhan-Guangzhou railway) TWD after algorithm adjustment

4 总结

本文提出的基于情景推理的列车运行计划调整方法计算速度较快，实用性较强，可以在一定程度上解决目前调度台在遇到恶劣天气、设备故障等情况下大规模列车快速调度的问题。在算法设计过程中，充分考虑了各约束条件以及决策规则，规避了大量无需考虑的情景，使计划调整实时运算耗时急剧减小。应用结果表明，该算法在列车计划调度调整方面具有一定时效性与准确性，能够减轻调度员工作强度，提高故障处理效率。