鐵路電務生產任務分配模型研究

夏 源,涂 丹,鄧曉宇,呂 楊

(四川城市職業學院 軌道交通系，四川 成都 610031)

0 引言

鐵路信號設備具有分布點多、跨線長、設置分散、設備種類多、技術密集等特點，而電務信號車間及班組作為鐵路信號設備的現場維護管理單位，其生產組織具有設備種類多、設備量大、作業內容繁雜、職工眾多、職工能力參差不齊等特點，極大地增加了負責現場設備檢修維護工作的車間和班組生產組織的難度，降低了用人效率。在班組傳統管理方式中，通常由工區負責人臨時性進行主觀指派任務，雖然負責人會考慮人員特長、性別、在崗情況以及臨時配合等因素，但總體而言該分配具有較大的主觀性，分配方案缺乏科學性和合理性，容易導致派工時間長、工作量分配不均、作業組人員搭配不合理等問題。對于人員多、管轄站場多、設備量大的大工區，這些問題顯得尤為突出。本文從電務生產現場的實際情況出發，明確日常生產任務分配需要考慮的主要因素，并在對已有的任務分配方法進行分析總結的基礎上，構建出適用于電務現場生產組織的任務分配模型，旨在為派工人員提供一種自動高效的輔助決策方案，提高任務分配的效率。

1 鐵路電務生產組織特點

1.1 并行性與復雜性

現場信號車間往往具有管轄范圍大、管理站場多、設備維護工作量大、人員眾多等特點，而其所轄工區(車間一般管轄多個工區)作為信號設備生產維護工作的執行單位，經常會遇到同一天的作業計劃(點外修、天窗修及垂停修等)涉及多個車站或區間的多個作業，且項目同時進行的情況，而各個作業項目的具體要求、緊急程度及進度安排往往不盡相同，在制定工作計劃、人員安排時必須全面考慮。

1.2 影響因素的多樣性和動態性

鐵路電務現場生產任務分配應考慮的要素是多方面的，如作業項目的種類(各類技術作業、管理任務等)、任務項的工作量、現場人員的技術能力、人員已承擔的工作量、人員的工作意向(興趣)、既有工作經驗(經歷)等。另外，在對既有任務進行分配的過程中，有可能隨時產生新的任務或項目，從而導致任務的數量和人員要求不斷變化，同時站段、車間也可能會根據需要指派工區人員進行跨車間、跨工區的臨時支援，因此人員的加入和退出也是動態的。

2 任務分配模型設計

對于電務現場生產組織來說,任務和人員的匹配關系應作為研究的重點。要實現匹配，可分為兩個步驟來進行：①根據任務的屬性及特點，選出應優先分配的任務；②評估人員的特點，匹配出適合該任務的人員。為實現匹配關系的量化，需要對人員的工作能力、既往經驗、方向興趣及任務主要屬性進行專家打分，打分要確保專業性，減小主觀隨意性。

2.1 評分方案設計

通過對電務現場生產任務的分析，可將電務生產任務分為轉轍機檢修、信號機檢修、軌道電路檢修、室內設備檢修、區間設備檢修、日常管理等任務類別，且用K表示任務類集合。下面分別對任務屬性及任務候選人屬性進行定義。

2.1.1 任務屬性定義

設待分配任務集合K={k1,k2,k3,…,kn}，第kj(j=1,2,…,n)類任務的屬性包括任務負載、項目加權、任務優先級、任務綜合優先級，分別用Lkj、Pkj、Dkj、Zkj表示，定義如下：

(1)任務負載Lkj：定義任務負載Lkj=Skj·Qkj,其中Skj、Qkj分別為第kj類任務的平均耗時及任務繁重程度。

(2)項目加權Pkj：不同項目的任務項優先級不同，如設備集中修任務較設備養護任務優先級更高，重大設備隱患或重點臨時任務也應視情況優先分配，項目優先級應由管理人員進行綜合判斷。定義項目種類包括信號集中修、隱患處置、日常養護、重點臨時任務、一般臨時任務等，定義第kj類任務的項目加權為Pkj，0.1≤Pkj≤1.0。

(3)任務優先級Dkj及任務綜合優先級Zkj：定義Dkj和Zkj分別為第kj類任務的優先級及綜合優先級,且有Zkj=Dkj·(1+Pkj)。

2.1.2 任務候選人屬性定義

設任務候選人集合H={h1,h2,…,hm},候選人員hi(i=1，2，…，m)的屬性包括負載、能力、興趣、經驗，定義如下：

(1)負載Lhikj：候選人員hi的負載包括人員初始負載Lhi與待分配任務負載Lkj之和，即Lhikj=Lhi+Lkj。

(2)能力Chikj：定義Chikj為人員hi對第kj類任務的能力值。

(3)興趣Xhikj：定義Xhikj為人員hi對第kj類任務的興趣值。

(4)經驗Ehikj：定義Ehikj為人員hi對第kj類任務的經驗值，且有：

(1)

2.1.3 任務和任務候選人屬性表

以上定義的任務和候選人屬性值可由業內專家采用百分制打分及數值處理得到(興趣偏好需候選人自評)。根據以上定義設計的屬性表見表1、表2。

表1 任務屬性表

表2 任務候選人屬性表

2.2 基于粗集理論的屬性權重計算

粗集理論是一種研究不完整、不確定知識和數據的表達、學習和歸納的理論方法，在專家系統、機器學習和模式識別等領域得到成功的應用。本文應用粗集理論對直接影響任務分配的人員能力、興趣、經驗、負載等人員屬性進行權重計算。

為確定各屬性的重要度,可通過從決策表中去掉某些屬性的方法考察去掉該屬性后帶來的分配結果變化情況，若去掉某屬性會導致分配結果發生變化則說明該屬性對分配決策的影響大，反之說明該屬性影響較弱，這一點可以采用粗糙集理論中的正域來描述。通過調研統計，可得到人員屬性對分配決策的影響結果，即得出任務分配決策表(樣本)。設有如表3、表4所示的任務分配決策表和量化后的決策表，其中論域U={1,2,…,6}表示條件屬性集F={L,C,X,E}與決策屬性D=g0gggggg構成的6種任務分配決策樣本。

表4 量化后的決策表

對論域U在條件屬性集F約束下的不可分辨關系(分類)有6種，即:U/ind(L,C,X,E)={{1},{2},{3},{4},{5},{6}}。條件屬性集F的正域POSF(D)={1,2,3,4,5,6},U/D正域中的樣本數與總樣本數比值為rF(D)=Card(POSF(D))/Card(U)=6/6=1。去掉屬性L后,U/ind(C,X,E)={{1},{2},{3},{4},{5},{6}},POSF-L(D)={1,2,3,4,5,6},rF-L(D)=6/6；除去屬性C后,U/ind(L,X,E)={{1},{2,6},{3},{4},{5}},POSF-C(D)={1,3,4,5},rF-C(D)=2/3。以此類推，rF-X(D)=2/3,rF-E(D)=1/3。屬性E將U/D的正域改變最多,C、X次之,L為無效屬性。說明決策表3給出的信息是任務分配較看重員工的相關經驗，興趣、能力次之，對工作負載傾向于忽視。本文將工作負載也納入考量，與實際情況也更符合。

表3 任務分配決策表

粗集理論中的屬性重要度表達了屬性對決策的影響,但它不能反映決策者的先驗知識。本文將粗集理論與決策者先驗知識結合起來,將由大量調研數據確定出的客觀屬性權重同主觀先驗知識確定的屬性權重結合起來確定綜合權重,實現了先驗知識與客觀情況的統一。設f為條件屬性集F中的一個屬性,則定義候選人客觀屬性權重qf為：

(2)

其中：rF(D)-rF-f(D)為屬性f的重要度。

根據以上定義，則決策表3中候選人負載、能力、興趣、經驗屬性的重要度分別為：rF(D)-rF-L(D)=0，rF(D)-rF-C(D)=1/3，rF(D)-rF-X(D)=1/3，rF(D)-rF-E(D)=2/3，各屬性的客觀權重分別為：qL=0，qC=0.25，qX=0.25，qE=0.5。

運用粗集理論得到了人員屬性的客觀權重，而主觀經驗權重可通過專家經驗得到。設候選人各屬性的經驗權重分別取0.2、0.3、0.1、0.4,客觀權重的權為θ,經驗權重的權為1-θ，可得到各候選人屬性的綜合權重分別為：

PL=θ×0+0.2(1-θ)=0.2-0.2θ，

PC=θ×0.25+0.3(1-θ)=0.3-0.05θ，

PX=θ×0.25+0.1(1-θ)=0.1+0.15θ，

PE=θ×0.5+0.4(1-θ)=0.4+0.1θ.

若取θ=0.6,則影響任務分配決策的候選人屬性的綜合權值為：PL=0.08，PC=0.27，PX=0.19,PE=0.46。

2.3 任務分配模型構建

任務分配可分為兩個步驟：一是選擇優先分配的任務；二是為該任務匹配優先人選。待分配任務存在分配優先級的概念，即一批待分配的任務，先確定分配的先后順序，對于優先級高的任務應該優先分配下去，然后選出的任務需要選擇評估分值最高的候選人來做。構建的任務分配模型如圖1所示。

圖1 任務分配模型

其他條件相同的情況下，負載越大的人員分配任務的優先級越低，即任務的匹配度和人員負載成反比，而任務的匹配度和人員的能力、興趣、經驗等屬性成正比。對任務候選人hi和待分配任務kj，其匹配度定義如下：

定義人員-任務綜合匹配度為:Fit(hi,kj)=LFit(hi,kj)PL+CFit(hi,kj)PC+XFit(hi,kj)PX+EFit(hi,kj)PE=

根據定義，設任務集合K和人員集合H相關屬性值分別如表5、表6所示。表5、表6中的一些數據已經過均值處理和歸一化處理。

表5 待分配任務相關屬性值

對于表5，任務集合K的分配先后順序為:k5→k2→k1→k3→k4，對任務k5進行優先分配。對表6中人員總負載、能力、經驗及興趣等數據進行匹配度計算，并結合候選人各屬性的綜合權值:PL=0.08，PC=0.27，PX=0.19,PE=0.46，可算得候選人對任務k5的綜合匹配度。從表6可看出，對于任務k5，人員h5的綜合匹配度最高，該任務應優先分配給人員h5；負載對綜合匹配分值的影響很小，分配結果與人員各屬性綜合權值保持一致。

表6 待分配人員相關屬性值

3 結論

本文在分析鐵路電務生產任務及人員特點的基礎上,提出了基于粗糙集理論的多維度評價的任務分配模型,充分考慮任務優先級及人員屬性,實現任務-人員的合理匹配。通過后期的編程實現，有望成為針對電務現場的科學、高效的任務分配輔助工具。