一种检查计划优化方法、系统及装置与流程

1.本发明属于轨道交通领域，特别涉及一种检查计划优化方法、系统及装置。


背景技术：

2.随着轨道交通高密度、高速化的发展，列车的安全不间断运行与乘客的舒适旅行，对轨道交通基础设施的可靠性、稳定性提出更高要求。为确保管理者及时感知轨道交通线状资产的质量状态，有效安排养护维修作业，依据相关规程维护铁路设施，应当有计划、按周期地安排轨道交通线状资产多种检查方式的检查活动。在实际执行过程中，由于受到多种随机因素的干扰，轨道交通线状资产检查计划可能会被多次调整，如何使检查计划变动最小，以保证轨道交通线状资产检查计划的指导性是管理者面临的重要难题。
3.在轨道交通生产实践中，轨道交通线状资产检查计划一般由管理者根据经验人工编制与调整，难以保证检查计划的优化与计划变动最小。传统的网络计划方法或甘特图方法对线性资产的检查活动并不适用。目前针对交通基础设施检查计划优化调整问题的直接研究较少，关于检查计划的研究多关注基于安全、成本等目标的交通基础设施检查方式的优化选择，或者侧重在一定规划周期内同一种检查方式的检查次数、相邻两次检查的时间间隔的优化确定。这些研究都忽略了检查计划在执行中的调整需求，若直接针对剩余检查工作量对检查计划重新编制，则容易导致打乱原检查计划对工、料、机等资源的安排。现有关于交通基础设施检查计划编制的研究成果不能直接应用于检查计划的调整。
4.当检查计划在实际执行过程中，由于受到多种随机因素的干扰，检查计划的实际进度与计划会出现一定偏差。因此，为保证检查计划的指导性，如何对检查计划进行合理的调整，降低发生的变动对检修工作的影响成为轨道交通领域亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明提供一种检查计划优化方法，包括：
6.基于原计划的决策变量和调整后的决策变量确定目标表达式；
7.基于所述目标表达式确定目标函数，其中，所述目标函数为计划变动最小目标函数；
8.根据计划变动最小目标函数确定检查计划。
9.进一步地，确定目标函数包括：
10.基于轨道交通时空网格确定决策变量，基于轨道交通时空网格和决策变量确定目标函数；
11.所述决策变量用于表示指定检查活动在时空网格的执行情况。
12.进一步地，
13.所述目标函数为从检查计划调整的开始单位时间起到检查计划结束时间为止，轨道交通时空网格的决策变量差值绝对值之和最小；
14.所述决策变量差值绝对值之和确定方式为：针对每个轨道交通时空网格的每种检
查方式，确定决策变量在计划调整后与原计划取值的差值；将获取的多个差值进行求和。
15.进一步地，
16.所述目标函数为目标表达式a取值最小，
[0017][0018]
其中，为原计划的决策变量，调整后的决策变量，h表示从第h个单位时间开始检查计划需要重新编制；
[0019]
其中，决策变量表示第i轨道交通线状资产网格在第e个单位时间是否执行第j个检查方式的检查活动，n表示轨道交通线状资产线路划分的网格总数，m表示轨道交通线状资产检查方式的总类别数，e表示一个计划编制周期内的单位时间总数,e表示第e个单位时间。
[0020]
本发明还提供一种检查计划优化系统，包括：
[0021]
目标确定单元，用于基于原计划的决策变量和调整后的决策变量确定目标表达式；
[0022]
目标函数确定单元，用于基于所述目标表达式确定目标函数，其中，所述目标函数为计划变动最小目标函数；
[0023]
检查计划确定单元，根据计划变动最小目标函数确定检查计划。
[0024]
进一步地，目标函数确定单元确定目标函数包括：
[0025]
基于轨道交通时空网格确定决策变量，基于轨道交通时空网格和决策变量确定目标函数；
[0026]
所述决策变量用于表示指定检查活动在时空网格的执行情况。
[0027]
进一步地，
[0028]
所述目标函数为从检查计划调整的开始单位时间起到检查计划结束时间为止，轨道交通时空网格的决策变量差值绝对值之和最小；
[0029]
所述决策变量差值绝对值之和确定方式为：针对每个轨道交通时空网格的每种检查方式，确定决策变量在计划调整后与原计划取值的差值；将获取的多个差值进行求和。
[0030]
进一步地，所述目标函数为目标表达式a取值最小，
[0031][0032]
其中，为原计划的决策变量，调整后的决策变量，h表示从第h个单位时间开始检查计划需要重新编制；
[0033]
其中，决策变量表示第i轨道交通线状资产网格在第e个单位时间是否执行第j个检查方式的检查活动，n表示轨道交通线状资产线路划分的网格总数，m表示轨道交通线
状资产检查方式的总类别数，e表示一个计划编制周期内的单位时间总数,e表示第e个单位时间。
[0034]
本发明还提供一种检查计划优化装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；
[0035]
所述存储器存储执行上述方法的计算机程序，所述处理器调用存储器中的所述计算机程序以执行上述的方法。
[0036]
本发明的检查计划优化方法、系统及装置，对保证检查计划在执行过程中的指导性，降低检查计划调整时对其他相关工作安排产生的各种负面影响，确保安排的轨道交通线状资产检查作业的顺利完成具有重要意义。本发明技术方案将轨道交通线状资产检查活动在时间、空间维度上分别按照等长的单元进行了细分，更细致地定义了轨道交通线状资产不同检查活动在时间、空间上的各种约束以及目标函数，目标函数考虑了轨道交通线状资产检查计划与原计划相比的变动最小，从而科学地减少了计划变动对于整体计划执行带来的负面影响，并保障检修活动顺利完成，并能够利用模型生成优化的检查计划方案。
[0037]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0038]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]
图1示出了根据本发明实施例的不同检查方式的检查活动相邻检查时间间隔示意图；
[0040]
图2示出了根据本发明实施例的一种检查计划优化方法流程示意图；
[0041]
图3示出了根据本发明实施例的铁路时空网格示意图；
[0042]
图4(a)示出了根据本发明实施例的基于时空网格的轨道交通线状资产检查活动示意图；
[0043]
图4(b)示出了根据本发明实施例的基于时空网格的轨道交通线状资产相邻两个活动的时空约束示意图；
[0044]
图5示出了根据本发明实施例的模型oamis-tg中决策变量示意图；
[0045]
图6示出了根据本发明实施例的基于轨道交通时空网格的时间约束示意图；
[0046]
图7示出了根据本发明实施例的基于轨道交通时空网格的工期约束示意图；
[0047]
图8示出了根据本发明实施例的基于轨道交通时空网格的空间约束示意图；
[0048]
图9示出了根据本发明实施例的基于轨道交通时空网格的速率约束示意图；
[0049]
图10示出了根据本发明实施例的基于轨道交通时空网格的资源约束示意图；
[0050]
图11示出了根据本发明实施例的基于轨道交通时空网格的连续性约束示意图；
[0051]
图12示出了根据本发明实施例的模型oamis-tg编制的2016年12月兰州铁路局嘉
峪关线路车间兰新线下行轨道检查计划图；
[0052]
图13示出了根据本发明实施例的2016年12月的兰州铁路局嘉峪关线路车间兰新线下行轨道检查计划调整前后对比图；
[0053]
图14示出了根据本发明实施例的一种检查计划优化系统结构示意图；
[0054]
图15示出了根据本发明实施例的另一种检查计划优化装置结构示意图。
具体实施方式
[0055]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0056]
线性资产(linear assets)是指拥有测量的起点与终点，能够分段维护的资产。ibm公司将线性资产定义为分段维护的资产，可以沿着线性资产进行测量，以指定工作、监视、计量、标志位置等。对于线性资产，其长度在维护中起关键作用。比如轨道交通基础设施中的轨道、路基、接触网、隧道、桥梁等设备都属于线性资产，其在空间分布上具有线性、连续、带状布局等特征，其检查活动被组织安排在相对狭小、带状空间内，易受多种时间因素、空间因素影响。
[0057]
轨道交通线状资产检查计划在执行过程中，难以避免地被各种随机扰动(如恶劣天气条件)影响，使得实际的检查进度与计划不一致，这时需调整未实施部分的检查计划，在完成剩余检查任务的同时，使调整后的计划与原计划相比变动最小，避免检查活动的延迟或打乱检查计划对工、料、机等检修资源的安排。如图1所示，检查活动j可在其最小速率minvj与最大速率maxvj约束范围之内调整，检查活动j原计划与变动后的计划j
′
之间的面积δsj越小，调整后的计划与原计划相比变动就越小。图中横坐标表示里程，纵坐标表示时间，虚线j和双线划线折线j
′
表示调整前后的检查活动，斜线阴影区域表示活动速率的可变动范围，水平虚线表示当前日期，水平虚线以下的部分是执行完成的检查计划，以上部分是未执行的检查计划。
[0058]
轨道交通线状资产检查方式种类较多，不同检查方式的检查原理不同，但总体上轨道交通线状资产检查活动具有以下几个特点：
[0059]
(1)轨道交通线状资产检查活动在水平方向上具有连续性；轨道交通线状资产检查活动一般从线路区段的一端延伸到另外一端；轨道交通线状资产检查活动主要由具有重复特征的活动组成。如动检车检查活动一般是在多个线路区段内连续、重复进行，消耗时间的同时在里程位置上也不断地向前进展。
[0060]
(2)不同的检查方式的检查项目存在重合，如轨检车检查、轨检仪检查的检查项目都含有高低、轨向、轨距、水平、三角坑；钢轨探伤车、钢轨探伤仪、手工检查都检查钢轨伤损状况。
[0061]
(3)为保证上道人员作业安全，某些检查方式的检查活动需安排在天窗时间内执行，如轨检仪检查、钢轨探伤仪检查；也存在某些检查方式的检查活动不需安排在天窗时间的情况，如轨道车检查、动检车检查、钢轨探伤车检查。
[0062]
(4)不同检查方式的检查活动在时间维度上不存在先后顺序的逻辑约束，即不同
检查方式的检查活动在时间上的先后顺序不影响对轨道状态的感知。
[0063]
(5)在同一时间、空间里程位置处，不存在多种检查活动，如在实施钢轨探伤仪检查活动时，在同一位置处不能同时安排轨检仪检查活动。
[0064]
(6)检查活动受多种时间、空间因素影响，如设备质量存在较高风险隐患的线路区段，应加大检查活动的频次；检查速率受到多种时间、空间因素影响，具有不确定性。
[0065]
本发明实施例中，轨道交通线状资产检查是指应用技术手段调查轨道交通线状资产状态所进行的一系列动作的总和。轨道交通线状资产检查具有明确的时间跨度、里程范围信息，在其执行过程中消耗的一定的时间和资源。一个检查活动是指在一定时间跨度、里程范围内，一个工作组被安排执行的检查任务。
[0066]
本发明提供一种检查计划优化方法，如图2所示，包括：基于原计划的决策变量和调整后的决策变量确定目标表达式；基于所述目标表达式确定目标函数，其中，所述目标函数为计划变动最小目标函数；根据计划变动最小目标函数确定检查计划。
[0067]
进一步地，确定目标函数包括：基于轨道交通时空网格确定决策变量，基于轨道交通时空网格和决策变量确定目标函数；决策变量用于表示指定检查活动在时空网格的执行情况。
[0068]
其中，目标函数为从检查计划调整的开始单位时间起到检查计划结束时间为止，轨道交通时空网格的决策变量差值绝对值之和最小；决策变量差值绝对值之和确定方式为：针对每个轨道交通时空网格的每种检查方式，确定决策变量在计划调整后与原计划取值的差值；将获取的多个差值进行求和。
[0069]
具体地，本发明实施例以轨道交通线状资产检查的时空网格为基本单元，将轨道交通线状资产检查活动在空间、时间维度上进行离散化处理，提出轨道交通线状资产网格化检查计划优化调整模型(optimization and adjustment model of inspection schedule for time-location grids，oamis-tg)，基于轨道交通线路空间维度和轨道交通线状资产检查的时间维度，建立轨道交通时空网格。更细致地定义轨道交通线状资产不同检查活动在时间、空间上的各种约束以及目标函数，优化编制出的轨道交通线状资产检查计划的均衡性与可调整性，增强轨道交通线状资产检查计划的实用性。
[0070]
下面对轨道交通线状资产网格化检查计划优化调整模型的构建做详细描述。基于时空网格的轨道交通线状资产检查活动的细分。
[0071]
本发明实施例中，将线性、连续、带状布局的轨道交通线路按一定规则，划分成的若干小区段，形成轨道交通网格。不失一般性地，将线路划分为若干相邻等长的小区段。轨道交通时空网格指基于时间、空间两个维度按照一定规则将轨道交通线路设施全生命周期过程进行分割，形成的若干个小单元，本发明实施例中，声明周期过程为一次完整的检修过程。如图3所示，横坐标表示里程，纵坐标表示时间，每个时空网格用g
ij
表示，i表示第i个轨道交通网格，j代表网格所处时间段。轨道交通时空网格是一个基于时间-空间的基本单元。示例性地，轨道交通时空网格划分方法如下。
[0072]
(1)时间网格划分：根据轨道交通基础设施管理的实际工作要求，在时间维度上可以按照分、时、天、周、月、年对轨道交通基础设施全生命周期过程进行划分。在不同的应用场景中，管理者可根据实际场景需求，选择时间网格单元的大小。
[0073]
(2)空间网格划分：作为在空间维度上对线性、连续轨道交通线路进行分割的最小
单位，空间网格的划分应充分考虑检查活动的业务特点和现场的管理需求，本发明实施例中将轨道交通网格的长度定为200米，相邻网格选择铁路百米标作为分界点。
[0074]
轨道交通线状资产检查活动具有明确的时间跨度、里程范围信息，在其执行过程中消耗一定的时间和资源。基于时空网格，将轨道交通线状资产检查活动按照较小的时间单位、空间单位划分，能更细致地定义检查活动在时间、空间上的各种约束，更准确地描述各类时间因素、空间因素对检查活动的影响，使管理者能在较高的时间、空间分辨率下管理轨道交通基础设施检查活动，如图4(a)、4(b)所示，图中横坐标表示线路里程，纵坐标表示活动执行的时间，折线代表轨道交通基础设施的检查活动。图4(b)中，折线与横坐标的夹角大小表示活动执行速率的快慢，夹角越小表示相应活动的执行速率越快。图4(b)中阴影部分表示相邻两个活动执行全过程中任一时刻、任一里程点之间存在的时空约束。
[0075]
轨道交通线状资产检查活动由于受多种时间、空间因素影响(如恶劣天气)，可能会延迟或者临时取消，轨道交通线状资产检查计划在实际执行中可能会被多次调整。因此，本发明实施例汇总提出“轨道交通线状资产检查计划基本图”的概念，轨道交通线状资产检查计划基本图是运用坐标原理对检查活动时间、空间关系的图解表示，用于描述了轨道交通线状资产各个检查活动的开始时间、结束时间、起点里程、终点里程，不同检查活动占用区间的先后顺序，各个检查活动占用区间的时间长度等信息。
[0076]
在轨道交通线状资产检查计划实际执行过程中，当实际进度与计划出现偏差时，为防止整个检查计划混乱，以计划变动最小为最优目标，调整轨道交通线状资产检查计划基本图，保证检查计划有序地执行。
[0077]
为考虑各类因素的影响，本发明实施例将轨道交通线状资产检查活动在空间、时间维度上进行细分，结合轨道交通线状资产检查活动特点，研究提出oamis-tg。oamis-tg至少包含目标函数，还可以包含约束。其中，目标函数为计划变动最小；约束体系包括时间约束、工期约束、空间约束、速率约束、资源约束、检查连续性约束等。
[0078]
下面示例性地对oamis-tg模型构建做详细说明。
[0079]
模型oamis-tg涉及的常量如下：
[0080]
sd表示检查计划的起点里程；
[0081]
ed表示检查计划的终点里程；
[0082]
dr表示检查活动的里程长度，其计算见公式(1)；
[0083]
dr＝ed-sd
ꢀꢀꢀ
(1)
[0084]
le表示轨道交通线状资产网格长度，一般为200米；
[0085]
轨道交通时空网格及检查活动通过以下方式表示(本发明实施例对表示的符号不做限制，可以替换为其他变量或符号)：
[0086]
n表示轨道交通线状资产线路划分的网格总数，其计算见公式(2)；
[0087][0088]gi
(i∈[1，2，...，n])表示第i个轨道交通线状资产网格；i表示轨道交通线状资产网格的序号；
[0089]
m表示轨道交通线状资产检查方式的总类别数；
[0090]cj
(j∈[1，2，...，m])表示第j类检查方式；j表示轨道交通线状资产检查方式的序号；
[0091]cij
(i∈[1，2，...，n]，j∈[1，2，...，m])表示轨道交通线状资产网格gi的第j类检查方式；
[0092]
e表示一个计划编制周期内的单位时间总数，e表示第e个单位时间，即e表示计划编制周期内的单位时间的序号；
[0093]sij
表示在一个计划编制周期内，轨道交通线状资产网格gi的检查方式cj的检查遍数阈值，由于受到各种时间、空间因素的影响，不同轨道交通线状资产网格相同检查方式的检查频次可能不同；
[0094]
si表示在一个计划编制周期内，轨道交通线状资产网格gi所有检查方式的检查总遍数阈值，其计算见公式：
[0095][0096]
min t
ij
表示在一个计划编制周期内，轨道交通线状资产网格gi的检查方式cj的最小检查间隔阈值；
[0097]
max t
ij
表示在一个计划编制周期内，轨道交通线状资产网格gi的检查方式cj的最大检查间隔阈值；
[0098]
max lj表示每单位时间内检查方式cj的最大检查网格数阈值；
[0099]
min lj表示每单位时间内检查方式cj的最小检查网格数阈值；
[0100]
rcj表示执行检查方式为cj的检查活动的工作组数；
[0101]
rc表示执行检查活动的工作组总数。
[0102]
模型oamis-tg涉及决策变量，本发明实施例中，决策变量为基于轨道交通时空网格，确定针对指定轨道交通线状资产网格，在指定单位时间是否执行指定检查方式的检查活动的变量。
[0103]
模型oamis-tg的决策变量是该变量表示轨道交通线状资产网格gi在第e个单位时间是否执行检查方式为cj的检查活动，见公式(4)。表示轨道交通线状资产网格gi在第e个单位时间执行检查方式为cj的检查活动，表示轨道交通线状资产网格gi在第e个单位时间不执行检查方式为cj的检查活动。
[0104][0105]
对于检查方式cj，其对应的最优化问题有n
×
e个布尔决策变量需要考虑，如图5所示。整个模型的检查方式有m类，因此模型oamis-tg共有m
×n×
e个布尔决策变量需要考虑。本发明实施例采用布尔型数值作为决策变量取值，运算速度快，取值不易出错。但本发明实
施例不不限制决策变量的取值方式，在另外的实施例中也可以使用整数等类型，从而取值也不限于0和1，只要能够用于计算检查计划方案变动即可。
[0106]
确定决策表达式，模型oamis-tg涉及的决策表达式如下。
[0107]zij
表示在一个检查计划编制周期内，网格gi的检查方式cj的历次检查活动执行时间构成的集合。集合z
ij
中元素的个数等于网格gi的检查方式cj的检查遍数阈值s
ij
。集合z
ij
中的元素用表示，n∈[1，2，...，s
ij
]，表示网格gi在第个单位时间执行了检查方式为cj的检查活动。与的函数关系如公式(5)所示。表明网格gi在第e个单位时间执行了检查方式为cj的检查活动，此时，
[0108]
其中inf表示选取符合条件的元素。
[0109]
ui表示在一个检查计划编制周期内，网格gi所有检查方式的历次检查活动执行时间构成的集合。集合ui中元素的个数等于网格gi所有检查方式的检查总遍数阈值si。集合ui中的元素用表示，n∈[1，2，...，si]，表示网格gi在第个单位时间执行了检查活动。与与的函数关系如公式(6)所示。表明网格gi在第e个单位时间执行了检查方式为cj的检查活动，此时，
[0110][0111]qij
表示网格gi执行检查方式为cj的检查活动次数，其计算见公式(7)。
[0112][0113]
表示检查方式为cj的检查活动在第e个单位时间检查的网格数，其计算见公式(8)。
[0114][0115]
表示第e个单位时间执行检查方式为cj的检查活动的工作组需求量，其计算见公式(9)。模型oamis-tg假设执行检查方式为cj的检查活动有且只有一个工作组。若实际问题中对于检查方式cj有多个工作组，则根据检查任务将其划分为多个单一工作组的子问题进行处理。
[0116]
[0117]
确定基于时空网格的目标函数，本发明实施例中模型oamis-tg模型的目标函数为计划变动最小目标函数。
[0118]
轨道交通线状资产检查计划基本图的计划变动最小是指轨道交通线状资产检查活动在执行过程中，由于受到多种随机因素的扰动而不能按照原计划执行，调整后的检查计划与原计划相比偏差最小。模型oamis-tg采用调整前与调整后检查计划占用时空网格的变化数量，作为衡量检查计划变动程度的指标。调整后的检查计划与原计划越相近、偏差越小，对其他工作的影响就越小，现场的工作也就越有序。
[0119]
模型oamis-tg采用调整后的计划与原计划的与之差的绝对值之和定义计划变动的大小，其计算见公式(10)，即目标表达式。式中h表示，从第h个单位时间开始检查计划需要重新编制。
[0120][0121]
目标函数为该表达式的值最小。
[0122]
进一步地，结合轨道交通线状资产检查活动特点的分析，本发明实施例还考虑轨道交通线状资产检查活动间的约束划分为时间约束、工期约束、空间约束、速率约束、资源约束、检查连续性约束等。
[0123]
如果违反上述约束，检查活动出现不连续或间断，会造成资源的浪费与检查效率的损失，增加管理成本。
[0124]
本发明实施例中将基于轨道交通线状资产时空网格更细致的定义以下6类检查活动约束：时间约束、工期约束、空间约束、速率约束、资源约束与检查连续性约束。
[0125]
时间约束
[0126]
如图6所示，轨道交通线状资产检查活动的时间约束如下：
①
在一个计划编制周期内，网格gi的检查方式cj的相邻两次检查时间间隔应大于等于最小检查间隔阈值min t
ij
，见公式(28)；
②
在一个计划编制周期内，网格gi的检查方式cj的相邻两次检查时间间隔应小于等于最大检查间隔阈值max t
ij
，见公式(29)。在一个检查计划编制周期内，若某一检查方式规定的检查次数为1，则不考虑该检查方式对应的检查活动的时间约束。图6中横坐标表示线路里程，纵坐标表示时间，不同形状的折线表示不同检查方式的检查活动。横坐标以网格长度进行划分，纵坐标以管理所需的时间粒度进行划分，形成轨道交通线状资产时空网格。
[0127][0128][0129]
表示网格gi在第个单位时间执行了检查方式为cj的检查活动，表示网格gi在第个单位时间执行了检查方式为cj的检查活动，m和m+1相邻两次检查，和
表示网格gi的检查方式cj的相邻两次检查时间。
[0130]
违反最大时间约束将导致管理者无法及时发现轨道交通线状资产的质量问题，违反最小时间约束将导致检查资源的浪费。
[0131]
工期约束
[0132]
轨道交通线状资产检查活动的工期约束包括两方面：
①
在一个计划编制周期内，每类检查方式都需要完成规定的检查遍数；
②
每类检查方式的检查活动在每次检查时，都需要检查全部的轨道交通线状资产网格，避免漏检。故在一个计划编制周期内，网格gi执行检查方式为cj的检查活动次数q
ij
应等于检查遍数的阈值s
ij
，见公式(30)和图7。图7中横坐标表示线路里程，纵坐标表示时间，横坐标以网格长度进行划分，纵坐标以管理所需的时间粒度进行划分，形成轨道交通线状资产时空网格。虚线表示检查计划的截止日期。图中由于存在d
i＞0
，导致虚线框区域q
ij
＜s
ij
，不满足工期约束。
[0133][0134]
违反工期约束将造成原来没有风险的轨道交通线状资产有可能演变出风险隐患，原来的低风险有可能演变为高风险。
[0135]
空间约束
[0136]
轨道交通线状资产检查活动的空间约束是指在任意一个轨道交通线状资产时空网格内，最多只能发生一个检查活动。即网格gi在单位时间内最多只能发生一个检查活动，见公式(31)和图8。图8中横坐标表示线路里程，纵坐标表示时间，不同形状的线表示不同检查方式的检查活动。横坐标以网格长度划分刻度，纵坐标以管理所需的时间粒度划分，形成轨道交通线状资产时空网格。
[0137][0138]
如果违反上述约束，检查活动之间会产生时空冲突，影响检查活动的效率与安全。
[0139]
速率约束
[0140]
模型oamis-tg采用每类检查方式的检查活动在单位时间内检查的轨道交通线状资产网格数定义检查速率。如图9所示，轨道交通线状资产检查活动的速率约束如下：
①
检查方式为cj的检查活动在单位时间内检查的网格数应小于等于最大速率阈值max lj，见公式(32)；
②
检查方式为cj的检查活动在单位时间内检查的网格数应大于等于最小速率阈值min lj，见公式(33)。图9中横坐标表示线路里程，纵坐标表示时间，横坐标以网格长度进行划分，纵坐标以管理所需的时间粒度进行划分，形成轨道交通线状资产时空网格。
[0141][0142][0143]
满足最大速率约束，用于保证检查质量，防止错检与漏检；满足最小速率约束，用
于保证检查活动的效率。
[0144]
资源约束
[0145]
轨道交通线状资产检查活动的资源约束是指在单位时间内检查方式为cj的检查活动数小于等于相应的工作组数rcj，见公式(34)和图10。图10中横坐标表示时间，纵坐标表示工作组数。虚线表示资源使用量的阈值rcj。
[0146][0147]
满足资源约束是检查计划可行性的基本保证，如果检查活动使用的资源量超过可用资源量，将直接导致无法对检查活动进行组织安排。
[0148]
检查连续性约束
[0149]
轨道交通线状资产检查连续性约束是指，每个工作组执行检查方式为cj的检查活动在单位时间内应当是连续、不间断的，见公式(35)和图11。图11中横坐标表示线路里程，纵坐标表示时间，横坐标以网格长度进行划分，纵坐标以管理所需的时间粒度进行划分，形成轨道交通线状资产时空网格。虚线表示第e个单位时间的开始时间、结束时间。图中由于存在di＞0，不满足检查连续性约束。
[0150][0151]
其中，p表示第e个单位时间开始执行的里程位置，则表示第e个单位时间结束执行的里程位置。
[0152]
如果违反上述约束，检查活动出现不连续或间断，会造成资源的浪费与检查效率的损失，增加管理成本。示例性地，对同一类检查活动，如果在某天执行时，需要检查两公里里程的线路，则按照检查连续性约束，这两公里必须是连续的，不能中间跳过一公里。否则，中间跳过的里程需要再次单独检查，增加了人力和机械运输的成本，浪费资源。
[0153]
利用本模型既能够用于生成调整优化方案，也能够筛选或者评价已有的检查调整计划。利用上述时空网格、决策变量和相应的约束函数还可以构建轨道交通线状资产的检查计划评价模型，用于对检查方案进行检查计划进行科学评价。
[0154]
用于生成调整优化方案时，可以将本模型的目标函数、约束条件应用到求解软件中，通过求解软件自动计算调整优化方案。示例性地，所述求解软件具有全局最优算法，本发明实施例对求解软件的选择不作限定。在检查计划发生变动时，重新调整检查计划方案，生成新的检查计划。对于存在多个检查计划调整方案时，如由工程师根据经验编制或者其他计划编制软件生成的检查计划，可采用本发明实施例中的oamis-tg模型的最小目标函数进行筛选和检验，选择相对于原计划变动最小的检查计划方案，并要求其满足模型所要求的约束。优选地，选择满足上述所有约束条件的变动最小的计划方案。在另外的实施例中，也可以根据需要选择满足部分约束的计划方案。本发明实施例基于细分的时空网格和检查活动执行的变量，对整个检查周期内的检查活动进行细致全面的管理，采用变动最小目标函数能够减少计划变动造成的负面影响，降低检查资源的浪费。本发明实施例中，基于精细网格划分，结合时间、空间、检查方式的变量定义，为计划可行性、可靠性判断提供了科学的
依据，即针对多种约束的数学表示。但本发明实施例不限制约束内容的使用方式，可以根据需要添加或减少约束判断条件。同时，本发明实施例旨在给出调整计划的优化方案，对于计划变动后如何得到一种或多种新的检查计划不做限制，例如，通过人工规划得到新的调整方案或者采用计算机自动计算得到新的调整方案，或采用二者的结合。
[0155]
本发明实施例的检查计划优化方法在实际应用中取得了良好的技术效果。下面以2016年12月兰新线下行k721+000～k765+000范围的轨道检查计划为例，验证本发明实施例提出模型oamis-tg的有效性。
[0156]
铁路轨道是一种典型的轨道交通线状资产，利用轨道检查计划编制来说明提出的轨道交通线状资产检查计划编制方法。兰新线上下行k721+000～k765+000范围的线路区段长度dr＝44km，由中国铁路兰州局集团有限公司(简称“兰州局”)嘉峪关线路车间承担工务设备的日常检查、维修任务。轨道网格长度le为200米，故本实例涉及的兰新线下行的轨道网格数n为220。
[0157]
本实例计划编制周期的总天数e＝31，涉及了4类检查方式，分别是轨检仪检查、钢轨探伤检查、手工检查、轨检车检查。表1是2016年12月兰州局嘉峪关线路车间兰新线下行轨道线路检查任务量。其中，兰新线下行k731+000～k736+000范围的轨道质量状态较差，故该里程范围内的轨道网格的手工检查频数比其他轨道网格多一次。轨检车检查已被预先安排在8日、21日，分别对兰新线下行轨道线路进行第1次、第2次检查。
[0158]
表1 2016年12月兰州局嘉峪关线路车间兰新线下行轨道线路检查任务量
[0159][0160]
本实例涉及4个工作组，分别是嘉峪关检查监控工区、嘉峪关线路维修工区、嘉峪关钢轨探伤工区、轨检车工作组。为观察数据集整体的分布情况，识别数据集中可能的异常值，分析这些工作组在2015年1月～2017年12月期间3年内581条的历史检查速率数据，选择历史检查速率数据中的第一、第三四分位数作为检查速率的上下阈值，其中用单位天窗时间内检查的线路长度定义检查速率。表2是兰新线不同检查方式的检查速率约束。
[0161]
表2兰新线不同检查方式的检查速率约束
[0162][0163]
图12是根据以上数据优化编制出的铁路轨道检查计划图。图中横坐标表示线路里程，纵坐标表示日期，对不同的实线段进行标识，以表示不同检查方式的检查活动，如钢轨探伤检查活动、轨检车检查活动、轨检仪检查活动、手工检查活动。
[0164]
为了验证模型oamis-tg的计划变动最小目标，以优化编制出的检查计划为背景，假设现场工程师按照该检查计划对检查活动进行了组织安排，并于2016年12月14日统计了兰新线下行该里程范围的轨道检查活动执行情况，检查活动的剩余任务量如表3所示。与原计划相比，实际执行中存在如下偏差：
①
兰新线下行k751+000～k758+000范围内的钢轨探伤检查活动未按原计划执行；
②
兰新线下行k735+000～k736+000范围内的手工检查活动未按原计划执行；
③
兰新线下行k750+000～k751+000范围内的轨检仪检查活动未按原计划执行。合计有9公里长的轨道线路未按原检查计划执行，重新调整后的轨道检查计划至少会造成45个轨道时空网格占用的变化。故该实际问题对应的目标函数理想极大值为45。
[0165]
表3 2016年12月的兰州铁路局嘉峪关线路车间兰新线下行轨道检查剩余任务量
[0166][0167]
采用模型oamis-tg对铁路轨道检查计划基本图中的未执行的检查任务进行调整，确保计划变动最小。经计算，计划变动最小目标a＝45，相应的目标函数值为-45，已达到理想极大值。
[0168]
图13中的(a)为模型oamis-tg初始编制出的轨道网格化检查计划基本图。图13中的(b)为调整后的轨道检查计划基本图。图中横坐标表示线路里程，纵坐标表示日期，对不同的实线段进行标识，以表示不同检查方式的检查活动，如钢轨探伤检查活动、轨检车检查活动、轨检仪活动、手工检查活动，虚框标注出了检查计划的变动部分。通过对比图13中的(a)和(b)可知，调整后的检查计划基本图与初始基本图相比变动很小。
[0169]
因此，本发明实施例提出模型oamis-tg当检查计划需要调整时，能够使其与原计划相比变动最小，保证了检查计划的指导性。
[0170]
基于相同的发明构思，本发明实施例还提供一种轨道交通线状资产的检查计划评价方法，包括：
[0171]
基于轨道交通线路空间维度和轨道交通线状资产检查的时间维度，建立轨道交通时空网格；
[0172]
基于轨道交通时空网格确定轨道交通线状资产网格化检查计划评价模型，包括：
[0173]
基于轨道交通时空网格确定决策变量，所述决策变量用于表示指定检查活动在时空网格的执行情况；
[0174]
基于轨道交通时空网格和决策变量确定约束条件；
[0175]
根据轨道交通线状资产网格化检查计划评价模型确定检查计划。
[0176]
通过本发明实施例的轨道交通线状资产的检查计划评价方法可以在制定检查计划或调优检查计划时，通过具有约束条件的评价模型筛选、评价检查计划的合理性，提高计划评价的科学性和效率。
[0177]
进一步地，约束条件包括以下约束条件中的至少一种：时间约束、工期约束、空间约束、速率约束、资源约束、检查连续性约束。可以根据需要选择部分或全部的约束来构建评价模型。
[0178]
基于时空网格、决策变量的模型构建的过程和约束的具体表达方式可以从上述轨
道交通线状资产网格化检查计划优化调整模型相关的实施例中获得，不再赘述。
[0179]
基于相同的发明构思，本发明实施例还提供一种检查计划优化系统，如图14所示，系统包括：目标确定单元，用于基于原计划的决策变量和调整后的决策变量确定目标表达式；目标函数确定单元，用于基于所述目标表达式确定目标函数，其中，所述目标函数为计划变动最小目标函数；检查计划确定单元，根据计划变动最小目标函数确定检查计划。
[0180]
本发明实施例检查计划优化系统的具体实施方式可以根据本发明任意实施例方法得到，不再赘述。
[0181]
在本发明的方法可以是由计算机或嵌入式程序控制的系统来实现。因此，与之相对应地，本发明的实施例中还提供了一种检查计划优化装置，如图15所示，装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；存储器存储执行以上本发明任意实施例方法的计算机程序，处理器调用存储器中计算机程序以执行本发明任意实施例方法。
[0182]
进一步地，存储器可与一个或多个处理器通信连接，存储器中存储有可被一个或多个处理器执行的指令，指令被一个或多个处理器执行，以使一个或多个处理器能够实现本发明的方法。
[0183]
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。