Интеллектуальная система построения графика работы машинистов метрополитена

Цель. Целью работы является апробация и анализ результатов применения интеллектуальной системы построения графика работы машинистов метрополитена, направленной на автоматизированное решение задач повышения эффективности использования рабочего времени машинистов электроподвижного состава метрополитена. Под эффективностью в данном случае в зависимости от решаемой задачи и выбранного критерия понимается сокращение числа машинистов, задействованных в реализации заданного планового графика движения поездов, повышение равномерности чередования периодов труда и отдыха машинистов, а также сокращение длительности простоев в работе внутри рабочих смен.

Методы. В исследовании, представленном в статье, используются теория графов, рекурсивные и эвристические алгоритмы.

Результаты. Разработаны рекурсивные алгоритмы формирования графика работы основных машинистов метрополитена и подменных машинистов во время проведения обеденных перерывов основных машинистов. Разработанные алгоритмы используются в интеллектуальной системе планирования графика работы машинистов метрополитена. Алгоритм формирования графика работы основных машинистов включает в себя назначение машинистов на предварительно сформированное из графика оборота электроподвижного состава множество рабочих участков для обеспечения движения согласно плановому графику движения пассажирских поездов метрополитена. Алгоритм формирования графика работы подменных машинистов включает в себя планирование рабочего времени подменных машинистов, исходя из возможностей проведения обеденных перерывов для основных машинистов.

Заключение. В статье представлены результаты апробации разработанной интеллектуальной системы планирования графика работы машинистов для условий Московского метрополитена на примере депо «Замоскворецкое» Замоскворецкой линии, депо «Выхино» Таганско-Краснопресненской линии, а также результаты адаптации этой системы для условий Московского Центрального Кольца. Представлен сравнительный анализ графика работы машинистов: реального и полученного с использованием разработанной интеллектуальной системы. Применение созданной системы может позволить повысить эффективность использования рабочего времени машинистов электроподвижного состава метрополитена на величину, достигающую 28%.

1. Кулагин М.А., Маркевич А.В., Сидоренко В.Г. Влияние человеческого фактора на безопасность движения поездов // Труды международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» – XXVII. М.: ИПУ РАН. 2019. С. 265-270.

2. Финоченко Т.А., Переверзев И.Г., Баланова М.В. Физические факторы, воздействующие на надежность работы машинистов кранов на железнодорожном ходу // Надежность. 2019. Т. 19. № 1(68). С. 36-39.

3. Алиев О.Т. Воздействие вредных и опасных факторов условий труда на машинистов локомотивов // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2015. №4 (45). С. 21-28.

4. Баранов Л.А., Сидоренко В.Г., Балакина Е.П. и др. Интеллектуальное централизованное управление движением внеуличного городского железнодорожного транспорта в условиях интенсивного движения // Надежность. 2021. Т. 21. № 2. С. 17-23. DOI: 10.21683/1729-2646-2021-21-2-17-23

5. Свижевский В.А., Стовбур В.А. Современные проблемы гигиенического нормирования физических факторов, воздействующих на персонал и пассажиров метрополитена // Acta Biomedica Scientifica. 2011. № 1-1. С. 273.

6. Гафаров Е.Р., Лазарев А.А. Математические методы оптимизации при составлении учебного расписания // Новые информационные технологии в образовании: сборник научных трудов. М.: 1С-Паблишинг, 2013. С. 51.

7. Клеванский Н.Н., Антипов М.А. Формирование транспортных расписаний // Образовательные ресурсы и технологии. 2016. № 4 (16). С. 71–91.

8. Трудовой кодекс Российской Федерации от 30.12.2001 N 197-ФЗ (ред. от 22.11.2021) (с изм. и доп., вступ. в силу с 30.11.2021): принят Гос. Думой 21 дек. 2001 г.: одобрен Советом Федерации 26 дек. 2001 г. [Электронный ресурс] // Законы, кодексы, нормативные и судебные акты : сайт. Режим доступа: https://legalacts.ru/kodeks/TK-RF/

9. Баранов Л.А., Сафронов А.И., Сидоренко В.Г. Планирование движения поездов в интеллектуальных транспортных системах // Надежность. 2022. Т. 22. № 3. С. 35-43. DOI: 10.21683/1729-2646-2022-22-3-35-43

10. Markevich A.V., Sidorenko V.G. Automation of Scheduling for Drivers of the Subway Rolling Stock // 2021 IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS). IEEE, 2021. Рp. 129–138.