李 軍
(中國(guó)神華神朔鐵路分公司,陜西 榆林 719316)
為滿足繁忙運(yùn)輸鐵路線路維修施工的需求,綜合利用施工天窗并集中調(diào)配各類資源的鐵路集中修模式得到了大規(guī)模的使用和推廣。集中修作業(yè)計(jì)劃的編制是集中修作業(yè)順利完成的前提和重要保證[1]。鐵路工程是一種最具有代表性的線性工程,在其上展開的各類維修作業(yè)活動(dòng)往往具有典型的重復(fù)性及線性特征。各類施工計(jì)劃的編制依賴于CPM等網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃類的方法,然而,由于線性工程上各類施工活動(dòng)所具有的重復(fù)性及線性的特征,使得基于此類方法而編制的作業(yè)計(jì)劃往往復(fù)雜而龐大,可用性、可讀性較差。在此背景下,線性計(jì)劃方法(Linear Scheduling Method,LSM)因其所具有的能夠展現(xiàn)時(shí)空二維信息、保證資源使用的連續(xù)性、簡(jiǎn)潔明了等諸多優(yōu)勢(shì),在線性工程作業(yè)計(jì)劃的編制中得到了越來越多的關(guān)注及應(yīng)用[2-3]。
鐵路集中修作業(yè)資源通常包括機(jī)械、人力、資金、材料等,為了保證集中修作業(yè)能夠控制在給定的施工天窗以及預(yù)算內(nèi),需要對(duì)資源進(jìn)行科學(xué)的分配及管理[4]。資源的管理包括資源分配和資源均衡2大類,資源均衡優(yōu)化主要用于實(shí)現(xiàn)固定工期條件下工程項(xiàng)目資源的均衡使用,而資源分配則是用于實(shí)現(xiàn)工程項(xiàng)目工期的最小化。顯然,對(duì)于施工天窗極其寶貴的繁忙運(yùn)輸線路的集中修作業(yè)而言,資源分配問題顯得尤為現(xiàn)實(shí)而重要。
本文主要研究了利用LSM進(jìn)行中國(guó)鐵路集中修作業(yè)計(jì)劃編制及優(yōu)化的問題,建立了調(diào)度優(yōu)化模型,并利用約束規(guī)劃方法對(duì)模型進(jìn)行了求解。最后,利用一段鐵路線路集中修數(shù)據(jù)對(duì)模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
針對(duì)線性工程的特征,線性計(jì)劃方法利用一個(gè)時(shí)間-空間二維直角坐標(biāo)系來描繪線性工程的施工作業(yè)計(jì)劃。一般而言,Y軸描繪時(shí)間,X軸描繪空間。對(duì)于在線性工程之上展開的各類線性作業(yè)活動(dòng),用一條帶有斜率的直線,在坐標(biāo)系內(nèi)進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)注后的線性施工活動(dòng)則具有了確定的空間位置及時(shí)間信息。
在線性計(jì)劃圖中,斜線的斜率反映了線性活動(dòng)的施工速率。線性活動(dòng)施工速率與該活動(dòng)得到的資源有著密切的關(guān)系,通常線性活動(dòng)的施工速率與該活動(dòng)所得資源量呈正比。相應(yīng)地用于表示該線性活動(dòng)的那根斜線的斜率則與該活動(dòng)所得資源量呈反比。線性計(jì)劃圖中,兩個(gè)具有施工搭接時(shí)間的線性活動(dòng)間在水平方向上的間隔長(zhǎng)度,被稱作兩個(gè)活動(dòng)的距離間隔。距離間隔的存在能夠?yàn)樽鳂I(yè)計(jì)劃預(yù)留出一定的緩沖余地,同時(shí)能夠保證活動(dòng)在搭接作業(yè)時(shí)的安全。線性活動(dòng)之間所規(guī)定的距離間隔的極限則被稱作它們的最小距離間隔。
一些學(xué)者對(duì)基于LSM的施工計(jì)劃的編制及優(yōu)化問題進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[5]討論了基于LSM的施工計(jì)劃的編制問題,但是模型的應(yīng)用場(chǎng)景較為簡(jiǎn)單,無法處理工期約束,無法實(shí)現(xiàn)資源量的靈活配置,也無法實(shí)現(xiàn)間隔的靈活配置。文獻(xiàn)[6]利用整數(shù)規(guī)劃方法對(duì)LSM框架下的資源均衡問題進(jìn)行了建模及求解,但是這個(gè)過程依賴于一個(gè)已有的施工計(jì)劃,且模型只考慮了非關(guān)鍵路徑上活動(dòng)的資源量的調(diào)整,不夠靈活。文獻(xiàn)[1]提出的模型具有編制計(jì)劃的功能,且考慮了工期的約束與資源量的可變性,但是滿足約束的施工計(jì)劃要依靠隨機(jī)的方式獲得,獲取時(shí)間長(zhǎng),效率低。另外,作者雖允許間隔在一定范圍之內(nèi)隨機(jī)取值,但卻人為地給活動(dòng)之間設(shè)定了最大間隔的約束值,人為削減了間隔的取值范圍。這對(duì)模型的靈活性及解的質(zhì)量都造成了影響。同時(shí),該模型基于遺傳算法進(jìn)行求解,這一求解算法的選擇使得所得施工計(jì)劃的質(zhì)量難以得到保證。文獻(xiàn)[7]對(duì)LSM框架下施工計(jì)劃編制問題進(jìn)行了研究,構(gòu)建了計(jì)劃編制模型。該模型能夠?qū)崿F(xiàn)變化速率條件下施工計(jì)劃的編制,具有較高的實(shí)用性。然而,該模型只能實(shí)現(xiàn)最基本的施工計(jì)劃的編制,也就是只能在滿足最小間隔約束的基礎(chǔ)上編制一個(gè)施工計(jì)劃,不具備資源優(yōu)化能力。
鐵路集中修作業(yè)涉及多個(gè)專業(yè)與部門,管理較為復(fù)雜。我國(guó)現(xiàn)有鐵路維修作業(yè)計(jì)劃的編制大多依賴于CPM等網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃類的方法,并不適用于鐵路工程。同時(shí)維修作業(yè)計(jì)劃管理多為手工作業(yè),效率較低[8]。維修作業(yè)計(jì)劃的不合理性會(huì)導(dǎo)致大機(jī)作業(yè)時(shí)間的縮短,會(huì)導(dǎo)致維修作業(yè)無法按照應(yīng)有的標(biāo)準(zhǔn)展開,不能保證施工質(zhì)量,構(gòu)成了潛在的行車安全隱患。
本文針對(duì)中國(guó)鐵路集中修作業(yè)計(jì)劃編制存在的不足,結(jié)合LSM計(jì)劃編制及優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀,提出鐵路集中修調(diào)度優(yōu)化模型的構(gòu)建思路。
在LSM框架的基礎(chǔ)上,將鐵路線路集中修作業(yè)計(jì)劃編制問題用約束滿足問題進(jìn)行描述,構(gòu)建一個(gè)基于約束滿足問題(Constraint Satisfaction Problem,CSP)的調(diào)度優(yōu)化模型,并結(jié)合約束規(guī)劃技術(shù)求得優(yōu)化問題的最優(yōu)解。這個(gè)基于CSP的調(diào)度優(yōu)化模型以工期最短為優(yōu)化目標(biāo),以施工先后順序約束、最小時(shí)間間隔約束為邏輯約束。為增強(qiáng)模型的實(shí)用性、靈活性,本模型設(shè)定2類決策變量:活動(dòng)施工速率、活動(dòng)開工時(shí)間。允許這2類變量在其各自的取值范圍內(nèi)任意取值。
與既有研究成果相比,本文提出的基于LSM的調(diào)度模型有以下創(chuàng)新之處:
①該模型能夠在滿足固定工期約束基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)線性工程進(jìn)度計(jì)劃的自動(dòng)編制以及工期的最小化。
②在滿足活動(dòng)之間最小距離間隔約束的基礎(chǔ)上,設(shè)定施工速率和開工時(shí)間2類決策變量。由于多種變量的引入,使得模型的靈活性得以加強(qiáng)。
③模型與約束規(guī)劃技術(shù)相結(jié)合,能夠以較高的效率求得問題的最優(yōu)解。
計(jì)劃編制及優(yōu)化問題屬于組合優(yōu)化問題,對(duì)于這類問題的算法,除了數(shù)學(xué)方法和啟發(fā)式方法外,約束規(guī)劃(Constraint Programming,CP)作為一種新的技術(shù)得到了應(yīng)用[9-10]。
約束規(guī)劃最早可以追溯到20世紀(jì)70年代人工智能領(lǐng)域的約束滿足問題(Constraint Satisfaction Problems,CSP)。此類方法綜合了人工智能及數(shù)學(xué)方法,主要用于解組合問題(Combinatorial Problems)和約束滿足問題[11]。
CP通常包含3類要素:?jiǎn)栴}描述、一致性(相容性)技術(shù)以及搜索策略。問題描述通常包含3個(gè)方面:①一個(gè)n元變量集合X={x1,…,xn};②對(duì) 集合中任意的一個(gè)變量xi,都存在值域Di,D={D1,…,Dn};③變量間存在的約束關(guān)系C={c1,…,cn}。CP為用戶提供了不同的一致性技術(shù),例如節(jié)點(diǎn)一致性、弧一致性以及路徑一致性。這些一致性技術(shù)可以被用于在求解的過程中用削減搜索空間,從而達(dá)到提高搜索效率的目的。此外,CP技術(shù)還提供了不同的搜索策略如生成-測(cè)試法(Generate and Test,GT)、回溯法(Back Tracking,BT)以及前向搜索法(Forward Checking,FC)等[11-12]。
資源分配優(yōu)化問題作為一類以最短工期為最優(yōu)化目標(biāo)的約束滿足問題,其求解可以采用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法如線性規(guī)劃等,或啟發(fā)式算法如蟻群算法、遺傳算法等。數(shù)學(xué)方法在此類問題中應(yīng)用時(shí)的特點(diǎn)是:雖然可以得到最優(yōu)解,但是隨著變量數(shù)量的增加求解及建模變得愈發(fā)困難。啟發(fā)式方法在此類問題中應(yīng)用時(shí)的特點(diǎn)是:雖然可以在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)得到問題的可行解,但無法保證所得到作業(yè)計(jì)劃的質(zhì)量。相比之下,約束規(guī)劃方法能夠依據(jù)用戶選擇的搜索算法較為簡(jiǎn)便地對(duì)問題予以求解,并且模型的構(gòu)建過程不受線性方程等特定的限制,尤其對(duì)于LSM框架下的線性活動(dòng)之間的邏輯關(guān)系,約束規(guī)劃還具有簡(jiǎn)化邏輯關(guān)系描述的天然優(yōu)勢(shì)。同時(shí),約束規(guī)劃方法能夠保證所得到的解的質(zhì)量。
本文采用約束規(guī)劃方法對(duì)模型進(jìn)行求解,并以ILOG OPL[13]作為建模語(yǔ)言。
采用以下常量、變量、約束、目標(biāo)函數(shù)等建立CSP模型。
f——作業(yè)計(jì)劃中第一個(gè)活動(dòng);
l——作業(yè)計(jì)劃中最后一個(gè)活動(dòng);
ui——第i個(gè)活動(dòng)的單位資源對(duì)應(yīng)的施工速率;
qi——第i個(gè)活動(dòng)的施工總里程,
(1)
D——項(xiàng)目總天窗數(shù)。
ri——第i個(gè)活動(dòng)的資源量,
(2)
(3)
(4)
di——第i個(gè)活動(dòng)的持續(xù)時(shí)間,
(5)
(6)
Wi,j——第j個(gè)活動(dòng)在第i天是否開工,
Wi, j∈{0,1}
(7)
(8)
1)最小時(shí)間約束?;顒?dòng)i的先序活動(dòng)h對(duì)i的開工時(shí)間及完工時(shí)間的約束分為4種情形。當(dāng)活動(dòng)i的作業(yè)速率小于活動(dòng)h的作業(yè)速率,且活動(dòng)i的起點(diǎn)位置在活動(dòng)h的起點(diǎn)位置之后時(shí)
(9)
當(dāng)活動(dòng)i的作業(yè)速率小于活動(dòng)h的作業(yè)速率,且活動(dòng)i的起點(diǎn)位置在活動(dòng)h的起點(diǎn)位置之前時(shí)
(10)
當(dāng)活動(dòng)i的作業(yè)速率大于活動(dòng)h的作業(yè)速率,且活動(dòng)i的起點(diǎn)位置在活動(dòng)h的起點(diǎn)位置之前時(shí)
(11)
當(dāng)活動(dòng)i的作業(yè)速率大于活動(dòng)h的作業(yè)速率,且活動(dòng)i的起點(diǎn)位置在活動(dòng)h的起點(diǎn)位置之后時(shí)
(12)
2)工期固定的約束
(13)
(14)
(15)
問題的目標(biāo)函數(shù)定義為該目標(biāo)函數(shù)可以保證作業(yè)計(jì)劃所需總天窗數(shù)最少,也即工期最短。即
(16)
本文采用一個(gè)鐵路線路集中修案例,對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。該次集中修作業(yè)里程為K490—K590,共包含4個(gè)作業(yè)活動(dòng),實(shí)際使用40個(gè)天窗。最小距離間隔、單位資源施工速率等集中修作業(yè)信息見表1。
表1 集中修作業(yè)信息
表2為該工程的實(shí)際作業(yè)計(jì)劃。該作業(yè)計(jì)劃由現(xiàn)場(chǎng)工程師依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)而編制,圖1是基于此數(shù)據(jù)而繪制的線性計(jì)劃。由表2中數(shù)據(jù)及圖1可知,該計(jì)劃的實(shí)施共占用了40個(gè)天窗。
表2 實(shí)際作業(yè)計(jì)劃
在表1中數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用本文提出的調(diào)度優(yōu)化模型對(duì)該集中修作業(yè)計(jì)劃進(jìn)行了編制,并在表3中對(duì)計(jì)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行了展現(xiàn)。在此數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,繪制了該作業(yè)計(jì)劃的線性計(jì)劃,如圖2所示。由表3中數(shù)據(jù)及圖2可見,該作業(yè)計(jì)劃滿足了作業(yè)活動(dòng)之間的最小距離約束,同時(shí)整個(gè)作業(yè)計(jì)劃在21個(gè)天窗內(nèi)完成。
可見,本文在線性計(jì)劃方法的基礎(chǔ)上所提出的調(diào)度優(yōu)化模型具有自動(dòng)編制作業(yè)計(jì)劃的能力,大大提高了計(jì)劃編制的效率。由該調(diào)度模型所生成的作業(yè)計(jì)劃(目標(biāo)函數(shù)值:21個(gè)天窗)比該工程實(shí)際施工時(shí)所編制的作業(yè)計(jì)劃(目標(biāo)函數(shù)值:40個(gè)天窗)在最小化工期這一優(yōu)化目標(biāo)上,具有明顯的優(yōu)越性。
圖1 本文提出的調(diào)度模型生成的作業(yè)計(jì)劃線性計(jì)劃
活動(dòng)資源使用量開始時(shí)間天窗序號(hào)結(jié)束時(shí)間天窗序號(hào)工期/d換軌大修202020大機(jī)清篩2165大機(jī)線路維修搗固121816鋼軌預(yù)打磨212219
圖2 實(shí)際作業(yè)線性計(jì)劃
1)在線性計(jì)劃方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)鐵路這類線性工程集中修計(jì)劃編制問題進(jìn)行了研究,并給出了一個(gè)基于CSP的調(diào)度優(yōu)化模型。
2)該模型在線性活動(dòng)施工速率概念的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)進(jìn)度計(jì)劃的編制以及工期的最小化優(yōu)化。同時(shí),模型涵蓋了活動(dòng)的資源量和活動(dòng)的開始時(shí)間2類決策變量,使得模型的靈活性得以加強(qiáng)。該模型利用CP技術(shù)進(jìn)行了求解,由于CP技術(shù)的高效性,計(jì)劃編制者可以在較短時(shí)間內(nèi)得到問題的最優(yōu)解。
3)利用一段鐵路線路集中修數(shù)據(jù),驗(yàn)證了模型的有效性。
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