高速鐵路列車調度員應急處置能力評價研究

孫延浩，張 琦，任禹謀,3，孫鵬舉

(1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 通信信號研究所，北京 100081；2.中國鐵道科學研究院集團有限公司 國家鐵路智能運輸系統工程技術研究中心，北京 100081；3.中國鐵道科學研究院 研究生部，北京 100081；4.中國鐵道科學研究院集團有限公司 運輸及經濟研究所，北京 100081)

0 引 言

高速鐵路列車調度系統是高速列車安全、正點及高效運行的重要保障。作為高速鐵路列車調度系統的直接參與者，高鐵列車調度員的工作能力直接影響到高鐵列車的運行效率與行車安全，尤其在遇到突發事件時。對高鐵列車調度員應急處置能力綜合評價是一個典型的多屬性、多層次決策評價問題(multiple attribute decision making，MADM)。在實際工作中，由于MADM的復雜性和決策者對事物判斷的模糊性，導致決策有很大的不確定性。目前，關于MADM綜合評價決策方法的研究大多是基于模糊綜合評價、層次分析法(AHP)和D-S證據理論等方法的改進或改良[1,2]；JIN Weiwei等[3]、YANG Fengfeng等[4]通過分析突發事故的特點，確定評價指標，分配權重，采用AHP對相關人員的應急處置能力進行了評估；YE Jianmei等[5]提出了一種模糊語言與D-S證據理論的模型來評估車站應急處置的能力；YU Z Y等[6]為了降低評估的主觀性，先通過熵權獲取指標權重，再利用D-S證據理論來對專家的評估信息進行集結，并以此對電網調度員的應急處置能力進行了評估。然而，由于D-S證據理論沒有考慮權重信息，評估結果往往不準確，而證據推理(evidential-reasoning，ER)算法在吸收D-S證據理論處理不確定性信息融合優點的基礎上，充分考慮了指標的權重信息，評估結果較為可靠。

筆者提出了一種基于ER算法的評價模型，從素質水平能力、溝通協調能力、規范操作能力和合理調整能力4個方面構建評價指標，通過模糊層次分析法(fuzzy-AHP，FAHP)計算各評價指標的權重，利用ER算法對各指標的評價信息進行融合，從而獲得評估結果，并結合“道岔失去表示”時高鐵列車調度員的應急處置能力進行了案例分析，驗證了ER算法模型的適用性和可靠性。

1 評價指標體系構建

1.1 列車調度員工作性質

高鐵列車調度指揮系統是一個“人-機-環”耦合的復雜系統。高鐵值班(副)主任、列車(助理)調度員、客服調度員、供電調度員、動車調度員及綜合設施調度員共同組成高鐵調度系統中“人”的要素。高鐵值班副主任負責組織生產，受值班主任領導，管理其他調度崗位。高鐵調度以計劃調度為基礎，以列車調度為核心，各調度工種與列車調度密切聯系，相互配合工作。高鐵調度相關人員組織簡化結構如圖1。

圖1 高鐵列車調度人員組織簡化結構

高鐵列車調度員的主要任務是監視列車運行、接受調度日計劃、與鄰臺交換列車運行計劃、掌握管轄區段內的列車和車站作業流程，并及時發布相關調度命令、口頭命令和行車憑證；需要時，辦理人工進路；非常站控時，向車站值班人員下達最新列車調整計劃、設置限速命令；遇突發情況時，報告有關領導并處置、完成領導臨時下達的任務。作業流程如圖2。

圖2 高鐵列車調度員日常作業流程

高鐵列車調度員應急處置的主要對象是突發事件，即任何導致鐵路運輸組織策略突然發生變化或者運輸組織計劃突然變更的事件[7]。當發生突發事件時，高鐵列車調度員的首要任務是最大限度地恢復列車運行秩序，減少列車晚點、延誤，采取的處置措施主要有臨時限速、人工辦理進路、列車反方向運行等。由于突發事件的偶然性和隨機性，高鐵列車調度員的工作性質具有以下顯著特征：①處理處置緊迫；②任務難度大；③工作壓力大；④決策目標和處置方法多樣；⑤多部門共同參與[8]。

1.2 評價指標體系確定

針對高鐵列車調度員的工作性質及面對突發事件時應急處置工作的特征，筆者參考調度規則[9]和工作指南[10]，構建了高鐵列車調度員應急處置能力評價指標體系。體系共分為3層：第1層為目標層A；第2層為準則層B，包括4個一級指標，即素質水平能力、溝通協調能力、規范操作能力及合理調整能力；第3層為因素層C，包括19個二級指標，如圖3。

圖3 高鐵列車調度員應急處置能力評價指標體系

1.2.1 素質水平能力

高鐵列車調度員任務重、工作繁雜，尤其在遇到突發事件時，其身心壓力巨大，因此，高鐵列車調度員必須具備較強的素質水平能力，包括知識儲備能力、工作熟練度、身體素質水平、責任感、危機意識、工作負壓能力和持續性注意能力等。

1.2.2 溝通協調能力

高鐵列車調度員與值班主任、助理值班員，以及車務、電務等其他工種需要不停的傳遞有效性信息或者發送調度命令，因此，高鐵列車調度員要具有一定的對內對外組織協調能力，在不同工種之間進行準確、及時和有序地溝通。

1.2.3 規范操作能力

發生突發事件時，由于時間緊、壓力大，很容易出現“錯、忘、漏”等人為操作不規范的問題，因此，高鐵列車調度員應按《鐵路技術管理規程》[11]進行應急處置，保證操作流程的時效性、順序性、正確性和完整性。

1.2.4 合理調整能力

通常，突發事件會對正常的運輸組織計劃產生干擾，因此，列車調度員在采取初始處置措施后，應根據當前的實際情況及時調整列車運行計劃，盡早消除突發事件的后續影響。

1.3 評價指標權重的確定

合理確定指標權重是綜合評價中的一個重要問題，權重是否客觀、合理直接影響到綜合評價的結果。層次分析法(AHP)是一種常見的賦權方法，但主觀性較強，其判斷矩陣的一致性與人們思維的一致性存在著顯著差異。模糊層次分析法(fuzzy-AHP，FAHP)可以很好地克服AHP的缺陷，因此筆者采用FAHP來計算高鐵列車調度應急處置能力指標的權重。

Step 1構造優先關系矩陣。采用0.1 ～ 0.9標度[12](表1)，通過指標兩兩對比，建立n階優先判斷矩陣F=(fi,j)n。

表1 標度含義

Step 3采用方根法計算初始排序向量(權重)w(0)：

Step 4利用冪法求精度更高的排序向量(權重)。將模糊一致矩陣R=(ri,j)n轉化為互反判斷矩陣P=(pi,j)n，其中：pi,j=ri,j/rj,i。

用MATLAB對FAHP進行編程，獲取高鐵列車調度員應急處置能力各層指標的權重，見表2。

表2 各層指標權重

2 基于ER算法的評價模型建立

ER算法是由曼徹斯特理工大學的YANG Jianbo等[13]于20世紀 90 年代提出并于近幾年才完善的一種方法，是在證據理論、決策理論、模糊理論和傳統 IF-THEN規則庫的基礎上發展起來的，對處理UMADM問題具有很強的建模能力。

針對筆者所建立的高鐵列車調度員應急處置能力評價模型，以準則層B及因素層C結構為例，說明ER算法的數據融合過程。

由于專家或者現場評判人員自身認知水平的差異，以及現場觀測條件的限制，對高鐵列車調度員應急處置能力的評價具有很大的模糊性和不確定性，因此，筆者采用模糊集來構建評語集。

評語集H={h1,h2,h3,h4}，分別表示“優”“良”“中”“差”，令β1,i、β2,i、β3,i、β4,i為對應的隸屬度。選擇不完全評價的評語集，允許專家在對無法確定評價等級的指標進行評價時可以不予評價，即

例如：B1包含6個二級指標C1、C2、C3、C4、C5和C6，權重分別為w1、w2、w3、w4、w5和w6，滿足

0

則，二級指標知識儲備能力C1可以表示為

S(C1)={(h1,β1,1),(h2,β2,1),(h3,β3,1),(h4,β4,1)}

(1)

對專家組的二級指標評價進行歸一化處理，得到二級指標初始置信度分布。通過ER算法合成B1在評語集上的置信度。

令mn,i(i=1，2，…，6)為二級指標Ci支持B1被評為hn(n=1，2，3，4)等級的程度；mH,i為未分配的概率指派函數，表示剩余的未分配具體等級的程度，則

mn,i=wiβn,i

(2)

(3)

(4)

(5)

將i個二級指標聚合后支持B1被評為hn的程度表示為mn,I(i)，則mH,I(i)為聚合后B1不確定的等級程度。

mn,I(i+1)=KI(i+1)[mn,I(i)mn,i+1+mn,i+1mH,I(i)+mH,I(i+1)mn,I(i)]

(6)

(7)

(8)

式中：I(i+1)為集成i+1個底層指標；K為沖突因子，表示各指標不同時支持某一評價等級的程度。

從而可得B1在評價集上的組合置信度：

(9)

(10)

式中：βn為B1被評為hn的置信度；βH為未被分配給任何評價等級的置信度，即信息的不確定程度。

同理，可依次得到準則層剩余3個一級指標B2、B3、和B4的組合置信度。

通過ER算法合成專家組對高鐵列車調度員應急處置能力進行評價。綜合評價流程如圖4。

圖4 高鐵列車調度員應急處置能力綜合評價流程

3 案例分析

3.1 應急處置流程

“道岔失去表示”是一種發生頻率較高的故障事件，該故障對高鐵列車調度員應急處置能力考核較為全面。“道岔失去表示”的關鍵處置流程如圖5。

圖5 道岔失去表示應急處置流程

3.2 ER算法模型案例評價

以行車和安全等部門10名負責人員組成專家組對A、B 兩位高鐵列車調度員的操作進行評價。

調度員A剛參加工作，調度員B具有多年經驗，兩位調度員在相同的場景下對道岔失表示這一故障進行應急處置操作。

調度員A在關鍵流程處置方面出現2處失誤：①沒有與電務部門確認道岔是否僅定位或反位失表示；②忘記在《CTC調度終端操作情況登記簿》登記。調度員B在關鍵流程處置方面無明顯失誤，但兩人在其他方面均有些許失誤，如在與其他工種遠程溝通的時候均出現溝通不流暢等現象。

將專家組對兩位調度員二級指標的評價結果做歸一化處理，得到19個二級指標評價結果隸屬度，如表3。

表3 專家組對高鐵列車調度員A、B二級指標評價隸屬度

考慮到ER算法融合的龐大計算量，因此進行MATLAB編程計算，分別得到A、B兩位調度員4個一級指標評價結果的隸屬度，如表4。

表4 高鐵列車調度員A、B一級指標評價隸屬度

再對一級指標進行ER算法合成，得到專家組對2位調度員應急處置能力評價隸屬度，如圖6。

圖6 專家組對高鐵列車調度員A、B應急處置能力評價隸屬度

從圖6可以看出，調度員B應急處置能力為“優”的程度高于調度員A。根據最大隸屬度原則，應急處置評價結果調度員A為“良”，調度員B為“優秀”。

以調度員A為例，專家組對應急處置能力評價的“不確定”的程度為0.021，該值可以作為評價結果精度的測量。同時，由[βn,(βH+βn)]引出置信區間的概念，以區間的形式刻畫評價等級的上限和下限，如“優”的置信區間為[0.339，0.360]，區間值相對于點值更具有說服力和客觀性。

對調度員A、B的一級指標進行分析發現，調度員A的素質水平能力、溝通協調能力和合理調整能力均偏低，原因可能是由于調度員A剛參加工作，面對突發事件時，其臨場經驗、工作熟練度、抗壓能力以及與他人的溝通等能力相較于調度員B均明顯不足。

高鐵列車調度員是一個工作很繁雜的崗位，工作經驗的積累非常重要。因此，應加強對新員工的培訓，經常開展應急演練，鍛煉調度員的應急處置能力。

3.3 模型驗證

為了驗證ER算法模型的可行性，以調度員A為例，對比分析用筆者建立的ER算法模型與用AHP模型計算的評價結果隸屬度，見表5。

表5 兩種方法評價結果隸屬度

從表5可以看出，2種模型總體評價一致，但ER算法模型對評價數據的一致部分可以有效地融合，對于一致性較強的評價(評價“良”)會進行加強，且可以很好地降低不確定性，從而使得評價結果更加有效可靠。

4 結 論

1)根據突發事件的特征和高鐵列車調度員應急處置的特點，構建了突發事件下高鐵列車調度員應急處置能力綜合評價指標體系；采用FAHP法計算各指標權重；通過ER算法模型，將專家組對各指標和因素的評價進行數據融合，得到了高鐵列車調度員應急處置能力評價結果。

2)根據評價結果，發現高鐵列車調度員工作中的不足，從而可以針對不足進行有目的的訓練，以提高鐵列車高調度員的應急處置能力。

3)以“道岔失表示”為例，對比分析了ER算法模型與AHP模型對高鐵列車調度員應急處置能力的評價結果。研究表明：ER算法模型評價結果的可靠度更高。