三峡_葛洲坝联合调度下的船舶调度优先级算法

0 引 言
随着三峡船闸正式投入运行, 过坝船舶逐渐 增多, 三峡大坝和葛洲坝的运行工作日益繁重, 对 三峡2葛洲坝梯级水利枢纽通航实行统一的行业 调度管理体制就成了一个迫切的需求。 三峡2葛洲坝联合调度的实质就是根据过坝 船舶流量、 船舶特性 ( 船舶类型、 装载货物种类、 船 舶过闸尺度、 主机功率等) 、 通航条件、 通过能力以 及航道、 水情、 气象等相关因素, 按照 “先到先过、 重点优先兼顾” 的原则, 以最大限度利用闸室面积 和最大限度地减少船舶待闸时间为目标, 追求单 位时间内的通过能力最大化, 经济、 合理的安排闸 次和调度船舶流。 如何合理的设置已申报船舶的权重, 生成船 舶流排序? 这就要求对当前申报过闸的船舶进行 全面综合的评价。 但因为影响船舶权重的因素繁 多, 而且部分因素会随着时间及外部环境变化而 变化, 本文基于船舶静态属性和与静态属性相关 的动态属性, 采用模糊综合评价的原理来分析。 通 过数值实验来测试动态权重公式, 再综合所有相 关属性来进行决策分析, 最后得出合理的船舶权 重排序。
index ) C I =
和习惯, 计划一般分为 24 h 作业计划和 4 h 作业 计划两种) , 根据实际通航情况还可以选择短期作 业计划[ 6 ]。 因此需要在排计划之前生成一个按权 重排序的船舶流, 即对当前时刻的状态给予排序。 排完 1 个计划后再次调用权重算法生成下 1 个船 舶流, 来生成下 1 个计划。 动态权重的属性主要有通航情况和待闸时间 两种, 其中待闸时间的影响较大。 对实际中的某一 艘船, 即使其静态权重很小, 如果待闸时间很长, 那么它的综合权重也应该很大, 而且船舶等级越 高 ( 静态权重越大) , 船舶的静态权重随着待闸时 间增长的速度应该更快一些。 也就是, 船舶的动 态权重是一个与待闸时间和静态权重相关的量。 因而需要确定一个与船舶静态权重和等待时间为 参数的权值函数, 该函数至少具有 2 个特征: 一 是非负性, 二是递增性 ( 与待闸时间相关) 。 排队 论认为系统 ( 按优先权排队) 中成员的重要性具 有 “指数效应” , 也就是, 如果某个成员被延误 ( 没 有被服务) 而等待, 那么该成员接受服务的重要 程度是呈指数递增的[ 5 ]。 因此, 可选用一个指数 函数来确定每一过闸船只的动态权重。 根据心理 学中对不满意问题的数学描述和排队论, 可以设 动态权重 ( 5) w d j = pw sj exp ( k td ) 式中: w sj 为该船的静态权重; td 为待闸时间; p 和k 为比例系数, 可根据通航情况不同而变动。 由于 w sj 和 td 是外部给定的, 因此动态权重公式中p 和k 系数是动态权重公式的待定变量, 动态权重公式 的确定将归结为如何确定 p 和 k 系数。 本文提出 通过给定确定的各类静态权重的船舶排序结果来 反推 p 和 k 系数的思路。对第 j 条船, 其权重w j = w sj + w d j , 那么对于给定的一组船舶, 则可根据其 合理的权重排序来反推 p 和 k 系数, 问题的实质 等价于设定什么 p 和 k 可以始终保持船舶权重排 序合理。 反推 p 和 k 系数的方法可以通过拟合系 数, 或者通过神经网络来得到合理的系数。
R I 的值是这样得到的, 用随机方法构造 500 个样本矩阵: 随机地从 1 ～ 9 及其倒数中抽取数字
′ 构造正互反矩阵, 求得最大特征根的平均值 Κ m ax , ′ Κ n m ax 。 n- 1 ( 3 ) 计算一致性比例 ( con sistency ra t io ) CR
在属性, 即在船舶申报过闸之后就不再改变的属 性。 而动态属性则是随着时间以及外部环境的变 化而变化的属性。 静态的属性可分为船舶类型、 船舶尺度、 船舶 隶属、 过坝方式和货种等 5 个方面, 其具体说明如 表 1 所列。 调度原则如下。 船舶类型: 涉外旅游船比一般旅游船优先, 一 般旅游船比客船优先, 客船比货船优先。 船舶尺 度: 尺度较大的船舶优先。 船舶隶属: 外国籍船舶比一般船舶优先。 过坝方式: 连过 2 坝的船舶优先。 货物类型: 集装箱船比一般货船优先。
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交通与计算机 2006 年第 6 期 第 24 卷 总 133 期
三峡2葛洲坝联合调度下的船舶调度优先级算法
甘 勇 齐 欢 肖恒辉
( 华中科技大学 武汉 430074)
摘 要 船舶调度优先级算法是三峡2葛洲坝联合调度系统的核心算法之一, 但因为影响船 舶权重的因素繁多, 而且部分因素会随着时间及外部环境变化而变化, 因此很难加以量化。针对此 问题, 提出了一种动态权重与静态权重相结合的模型。该模型通过模糊综合评价计算静态权重, 并 应用心理学指数模型计算动态权重, 计算结果为船舶提供了有效的过坝综合权重。 该模型的正确 性和有效性已在实际调度系统的应用中得到了验证。 关键词 船舶调度; 模糊综合评价; 层次分析法; 动态权重 中图法分类号: U 691+ . 3 文献标识码:
]。 具体算法为
m in
y ij - y j r ij = m ax M m in ( yj - yj
3
- M 0) + M
i
( 3)
2. 1. 2 求得各属性的权重值w
模糊综合评价的应用的关键问题是如何确定 各个评价指标的权重, 本文通过层次分析法确定 各指标的权重值。层次分析法 (ana lyt ic h iera rchy [ 324 ] 是对一些较为复杂、 较为模糊 p rocess, A H P ) 的问题作出决策的简易方法, 它特别适用于那些 难于完全定量分析的问题。 实现层次分析法需要通过以下几个步骤: 1) 构造判断矩阵A。首先由决策人把目标的 重要性进行成对比较。假设评价系统有n 个目标, 把第 i 个目标对第 j 个目标的相对重要性记为 a ij , 通过 a ij 的值就可以得到判断矩阵A。
表 1 静态属性 静态权重属性 说 明 船舶类型 主要分为两大类: 公务船和非公务船 船舶过坝时的长、 宽、 吃水和水面以 船舶尺度 上最大高度等 指船舶的隶属省份、 集团、 公司和外 船舶隶属 国籍船舶等 过坝方式 分为仅过 1 坝和连过 2 坝 分为集装箱、 煤炭、 矿石、 水泥和钢 货物类型 材等
动态属性可从通航情况和待闸时间两方面考 虑, 如表 2 所列。
表 2 动态属性 动态权重属性 待闸时间 通航情况 说 明 船舶等待过闸时间 ( 只计算未过闸 船舶) 通航情况是对报告期内申请过闸 船舶的面积之和与可用闸次面积 2 者 对比状况的描述
1 影响船舶流排序的主要因素以及
调度原则
标很难或根本不能用适当的统计数据来衡量其优 劣。 常常需要请若干个同行专家对评价的对象按 指标打分, 再用各专家打分的平均值作为相应指 标的属性并据此确定被评价对象的优劣。 假设被 邀请的各位专家意见的重要性相同, 则每个专家 在评价中理应发挥同样的作用。 但是, 对同一批被 评价对象的同一指标, 由于不同专家的打分习惯 不同, 所给分值所在区间往往会有很大的差异。 为 使各位专家的意见在评价中起同样重要的作用, 应该把所有专家的打分值范围规范化到相同的分 值区间 [M 0 - M
影响船舶流排序的主要因素可分为静态属性 和动态属性 2 个方面。 静态属性主要指船舶的内
收稿日期: 2006207216; 修改稿收到日期: 2006211207
待闸时间: 待闸时间越长权重越大 ( 体现先到 先过) , 等级较高的船舶随着待闸时间的增加, 其
三峡2葛洲坝联合调度下的船舶调度优先级算法—— 甘 勇 齐 欢 肖恒辉
矩阵标准化后转化为相对隶属度矩阵R。 y 11 … y 1m Y = y n 1 … y nm R 11 … R 1m R = R n 1 … R nm ax ) 1 标准变换。设 y m 是决策矩阵第 j 列中的 j
in 最大值, y m 是决策矩阵第 j 列中的最小值, j m in y ij - y j 效益型属性 m ax m in yj - yj ( 2) r ij = m ax y j - y ij 成本型属性 m ax m in yj - yj 2) 专家打分数据的预处理。有时某些性能指
致性。一般 n 越大, C I 越大, 即人为造成的偏差越 大。
( 2) 查 找 相 应 的 平 均 随 机 一 致 性 指 标 R I ( random index ) , 如表 3 所列。
表 3 平均一致性指标 R I 阶数 n
3 4 5 6 7 8 9 10
R IC (n ) 0. 58 0. 90 1. 12 1. 24 1. 32 1. 41 1. 45 1. 49
a 11 A = a n1
… a 1m … a nm
2) 用本征向量法求得最大特征根 Κ m ax 和权重 向量w i。 根据判断矩阵, 计算某一准则下各因素的相 对权重, 得出权重向量。 计算相对权重有许多方
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法, 最早提出、 应用最广泛、 最实用且又有重要理 论意义的是特征根法。 其思路是: 解判断矩阵A 的 特征根问题。 m axw 。式中 Κ m ax 为 Aw = Κ A 的最大特 征根。 它所对应的特征向量w 归一化后就是排序 权向量 ( 即权重) 的一个估计, 即可求出Κ m ax 及相应 的特征向量w , 并将此作为排序权向量 ( 权重) 。 3 ) 对矩阵A 的一致性校验。对单一准则下的 权重向量进行一致性检验, 即要求判断矩阵大体 上满足一致性。 其步骤如下: ( 1 ) 计 算 一 致 性 指 标 C I ( con sistency Κ n m ax 。 n- 1 C I 的值越大, 表明判断矩阵离完全一致性越 远; C I 的值接近 0, 表明判断矩阵越接近于完全一
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权重值的增加速度比等级较低的船舶更快一些。 通航情况: 是对报告期内申请过闸船舶的面 积之和与可用闸次面积两者对比状况的描述, 可 以分为通过能力富余和通过能力不足 2 种情况。 通过能力富余: 当需要通过船闸的船舶不是很多, 没有达到船闸通过能力的极限。 这时因为船舶抵 达时间的随机分布和船闸闸室面积 ( 闸室面积大 于单艘船舶面积, 一般需要在同一闸室内安排尽 可能多的船舶艘次, 以提高闸次面积的利用率) 等 特性, 仍然需要对船舶权重进行排序。 通过能力不 足: 船闸的通过能力与船舶过坝需求的矛盾突出, 船舶出现严重滞留和积压时的情况。 在通过能力富余的情况下, 待闸时间在综合 权重中所占的比重较大; 相反, 在通过能力不足的 情况下, 待闸时间所占的比重及其重要性相对要 小一些。