城市軌道交通設(shè)備配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)布局設(shè)計(jì)

李平 周星月

摘 要：針對(duì)城市軌道交通設(shè)備零配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化設(shè)計(jì)，對(duì)于地鐵站點(diǎn)的故障發(fā)生率、故障發(fā)生類型、設(shè)備零配件需求分析以及各站點(diǎn)間距離進(jìn)行了一系列統(tǒng)計(jì)與分析。在確定了一級(jí)選址點(diǎn)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用P-中值優(yōu)化模型對(duì)城市軌道交通應(yīng)急設(shè)備配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)的布局進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。

關(guān)鍵詞：城市軌道交通;配件儲(chǔ)備;網(wǎng)點(diǎn)布局;P-中值模型算法

中圖分類號(hào)：F291.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2022）12-0135-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.12.135

1 城市軌道交通關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的分析

通過2015—2019年這五年內(nèi)，對(duì)北京地鐵軌道交通各條線路總計(jì)發(fā)生故障的頻次和故障發(fā)生地點(diǎn)分析，如圖1所示。在2015年1月1日至2019年12月31日期間，北京地鐵累計(jì)出現(xiàn)各類原生故障347次，除了S1線因開通時(shí)間較短，無故障記錄之外，其余的線路均有程度不一的故障情況，這些故障都造成了幾分鐘到幾個(gè)小時(shí)不等的地鐵延誤，其中以信號(hào)故障發(fā)生的情況最多，為174次。

信號(hào)故障頻發(fā)的原因是當(dāng)某一站點(diǎn)客流量增加時(shí)，為了減緩站點(diǎn)對(duì)于人流的壓力，也是為乘客出行規(guī)劃考慮，進(jìn)而增發(fā)車輛以達(dá)到縮短發(fā)車間隔、節(jié)約時(shí)間的目的。而將行車間隔的時(shí)間縮短，對(duì)于信號(hào)系統(tǒng)的收發(fā)是一個(gè)比較嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

分析中既包括了發(fā)生故障的單個(gè)站點(diǎn)，也包括了由兩個(gè)站點(diǎn)組成的區(qū)間及多個(gè)站點(diǎn)組成的區(qū)段，同時(shí)剔除乘客誤碰緊急按鈕及乘客人為不可控事件的發(fā)生次數(shù)，選擇客流量較大和故障發(fā)生率百分比較高的相關(guān)站點(diǎn)作為約束條件進(jìn)行分析，確定37個(gè)站點(diǎn)為一級(jí)選址點(diǎn)。一級(jí)選址的站點(diǎn)之間實(shí)際位置關(guān)系，如圖2所示。

2 P-中值模型算法

P-中值模型法是在一個(gè)給定數(shù)量及位置的候選點(diǎn)集合和一個(gè)同樣給定數(shù)量及位置的需求點(diǎn)集合下，分別為p個(gè)設(shè)施找到合適位置并指派每個(gè)需求點(diǎn)到一個(gè)特定設(shè)施，目標(biāo)是使需求點(diǎn)和設(shè)施點(diǎn)之間的運(yùn)輸費(fèi)用最低，p值可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定[1]。

式中：

t——應(yīng)急時(shí)間;

S——倉庫到站點(diǎn)的距離;

v——車輛平均速度;

θ——擁堵指數(shù)。

其中車輛平均速度v取60km/h。擁堵指數(shù)的范圍依據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)所在的區(qū)域，在1～0.5之間進(jìn)行設(shè)定。最靠近繁華、較中心區(qū)域的人流量大的站點(diǎn)，擁堵指數(shù)θ設(shè)為0.5，反之越靠近遠(yuǎn)郊區(qū)縣的，人流量較少的站點(diǎn)，則擁堵指數(shù)θ越趨近于1。算法流程如圖3所示。

3 解決城市軌道交通應(yīng)急儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)布局

應(yīng)用P-中值模型法確定城市軌道交通應(yīng)急設(shè)備零配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)布局。使用Lingo 18優(yōu)化軟件來進(jìn)行P-中值模型法的運(yùn)算。

結(jié)合實(shí)際情況分析這37個(gè)故障發(fā)生率較高的站點(diǎn)的擁堵指數(shù)。根據(jù)式（1）計(jì)算出這37個(gè)故障易發(fā)點(diǎn)的應(yīng)急時(shí)間，并且取平均值。根據(jù)“數(shù)據(jù)分析—方差分析”的計(jì)算結(jié)果，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F=15.31，臨界值F-crit=1.43，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F>臨界值F-crit，并且觀測(cè)到的顯著性水平P-value遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.01，說明檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F在a=0.05的水平上顯著，也就是說這幾組數(shù)據(jù)在a=0.05的水平上有極顯著的差異。方差分析如表1所示。

通過上述分析，準(zhǔn)備選取以下12個(gè)應(yīng)急時(shí)間相對(duì)較短的站點(diǎn)作為初始候選點(diǎn)，如表2所示。同時(shí)，為了能夠擴(kuò)大一些選擇空間，給最終的選址結(jié)果留下充分的再選擇余地，避免最后所選出的設(shè)備零配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)位置以及其周邊環(huán)境不適宜儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)的建立，因此決定從12個(gè)候選地中選出6個(gè)站點(diǎn)位置作為設(shè)備零配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)。

通過如圖4 運(yùn)行結(jié)果分析所示的結(jié)果，最終得到了3、4、5、6、8 、10，這6個(gè)序號(hào)所代表的站點(diǎn)是立水橋南站、呼家樓站、公主墳站、西局站、和平里北街站以及東直門站，得出最優(yōu)解16494元，共進(jìn)行了227次迭代，當(dāng)前模型共有312個(gè)變量數(shù)，模型全部展開后共有約束個(gè)數(shù)327個(gè)，所用模型是PILP——純整數(shù)線性模型。

4 P-中值模型法的選址結(jié)果分析

得到相關(guān)節(jié)點(diǎn)后，首先排查這6個(gè)站點(diǎn)與之前集合覆蓋模型選出的四惠站、天通苑北站、海淀五路居站的3個(gè)站點(diǎn)的重合情況，如若沒有進(jìn)行下一步。

隨后判斷剩下的這幾個(gè)站點(diǎn)附近是否有車輛段或者停車場(chǎng)，并根據(jù)間距、大約時(shí)間以及擁堵情況進(jìn)行分析，擁堵情況分析如表3所示。五路居停車場(chǎng)替代地鐵公主墳站，張儀村車輛段替代地鐵西局站作為軌道交通應(yīng)急設(shè)備零配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)。

接下來考慮立水橋南站、呼家樓站、和平里北街站以及東直門站的儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)建立情況。

立水橋南站，以學(xué)校、購物廣場(chǎng)、辦公大廈和居民樓居多，周邊相對(duì)來說有些空地，周邊地價(jià)、房?jī)r(jià)相對(duì)其他幾個(gè)站點(diǎn)來說更加友好。因此較為適宜軌道交通應(yīng)急儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)的建立。

呼家樓站與和平里北街站，地處三環(huán)，周邊居民樓、娛樂消費(fèi)場(chǎng)所居多，且綠化公園較多，相對(duì)于立水橋南來說地價(jià)與房?jī)r(jià)更貴一級(jí)，因此也不適合將軌道交通應(yīng)急儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)建立在此。

東直門站，處于北京市二環(huán)地區(qū)繁華地帶，地理位置優(yōu)越，也是交通樞紐處于房?jī)r(jià)與低地價(jià)考慮，也不適合。綜上分析，應(yīng)當(dāng)將倉庫地點(diǎn)多選于五路車輛段、四惠車輛段、太平莊車輛段和張儀村車輛段。立水橋南可做待修點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際預(yù)期價(jià)位等情況進(jìn)行開發(fā)，或者直接選用太平莊車輛段。

通過仿真模型建立和結(jié)果分析，可得知該設(shè)備零配件網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化成立，并未出現(xiàn)配送延誤等問題，并且由于很多儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)都可近似地選取其周圍距離較近的車輛段，故而達(dá)到節(jié)約成本的目的。并且在路徑上也選擇了最優(yōu)，達(dá)到時(shí)間短、擁堵少的目的。

城市軌道交通設(shè)備零配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化設(shè)計(jì)中主要使用了Excel和Lingo 18這兩個(gè)軟件作為應(yīng)急網(wǎng)點(diǎn)選址的開發(fā)工具。通過P-中值模型針對(duì)各個(gè)站點(diǎn)間的運(yùn)輸成本進(jìn)行城市軌道交通設(shè)備配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)的選址問題的分析與探究。利用Anylogic仿真軟件對(duì)算法的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，確定最終的城市軌道交通設(shè)備零配件儲(chǔ)備網(wǎng)點(diǎn)選址地點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 劉剛，劉建香，李淑霞.物流系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)（第二版）[M].北京：科學(xué)出版社，2017：51-52.

[2] 覃華勤. 智能優(yōu)化算法在中值選址問題中的應(yīng)用研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2007.

[3] PRATSINI E . Logistics engineering handbook， edited by G. Don Taylor[J]. International Journal of Production Research， 2009， 47（19）：5559-5560.

[基金項(xiàng)目]北京聯(lián)合大學(xué)2019年校級(jí)委托科研項(xiàng)目“基于城市軌道交通風(fēng)險(xiǎn)管理的應(yīng)急物資科學(xué)儲(chǔ)備”（項(xiàng)目編號(hào)：WZ20201901）。

[作者簡(jiǎn)介]李平（1964—），男，漢族，河北人，北京聯(lián)合大學(xué)現(xiàn)代物流研究所所長(zhǎng)，研究方向：物流工程;周星月（1998—），女，漢族，北京人，北京聯(lián)合大學(xué)物流專業(yè)2016級(jí)學(xué)生。