一种全自动多工作模式联合排班的方法

技术领域

本发明涉及排班方法领域，具体涉及一种全自动多工作模式联合排班的方法。

背景技术

在公交运营调度管理中，核心是智能公交调度系统，而公交调度系统的核心则是车辆和驾驶员的安排，它会涉及到人、车、场、站、线等各方面的资源配置优化。所以，车辆和驾驶员的安排结果的好坏及编制的效率，直接影响公交企业的管理能力、运营效率。但是目前，我国大部分的公交企业还停留在依据人员经验、使用手工方式进行驾驶员排班的层面，已无法满足日益发展的智能公交的需求。

现有的公交排班的方法，只有行车计划，对驾驶员的安排很随机，在现场实际执行时经常会造成混乱，造成驾驶员休息时间不均衡等各种问题，严重影响运营效率，因此，提出一种全自动多工作模式联合排班的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的公交排班的方法，只有行车计划，对驾驶员的安排很随机，在现场实际执行时经常会造成混乱，造成驾驶员休息时间不均衡等各种问题的问题，提供了一种全自动多工作模式联合排班的方法。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

步骤一：获取线路基础数据及已经确定的初始行车计划表，包括各班次的需求营运车次数及营运时长等数据；

步骤二：根据驾驶员营运时长对初始行车计划表中的各班次进行归类分组；

步骤三：确定不同分组内驾驶员的工作模式；

步骤四：根据不同工作模式对应的驾驶员每月休息参数，自动生成驾驶员每月的休息表；

步骤五：在休息表基础上自动生成每天每个驾驶员的应上班次，形成最终的驾驶员排班表。

优选的，所述步骤一的具体处理过程如下：

S1：将行车计划表可以看成m×n的矩阵，m为最大班次数，n为最大单次数，F(i,j)指各班次在主/副站点每个车次的发车时刻点f(i,j)、营运时长t(i,j)、停站时间Δ(i,j)数据集合，F(i,j)＝{f(i,j),t(i,j),Δ(i,j)}，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；

其中：F(i,j)≠Φ，表示i行j列内有数据集合；F(i,j)＝Φ,表示i行j列内没有数据集合，即为空值，F(i,j)为空值时，表示车辆在停止营运状态，数据集合内的各数据全部为空,i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；

S2：根据各F(i,j)集合内的实际值，可以计算得出各班次的需求营运车次数c

优选的，所述步骤二中的根据需求营运时长对原始行车计划表中的各班次进行归类分组的具体处理过程如下：

首先，对于满足0＜t

对于满足13≤t

最后把满足10≤t

则最终会把行车时刻表中的各班次，划分成三种不同营运时长条件的分组：分组1：0＜t

优选的，所述步骤三中的确定不同分组内驾驶员的工作模式的具体过程如下：分组1：0＜t

此分组中每个班次对应的营运时长过短，安排对应组内班次数的驾驶员轮流上这些班次，相当于每个驾驶员每天基本上是上半天休息半天，除此之外没有额外的休息；

分组2：6＜t

此分组中每个班次对应的营运时长基本满足每天的标准营运时长，组内所有驾驶员按照每个月休息3天的条件安排其排班表，相当于平均每天营运时长为6到9小时；

分组3：10≤t

此分组中每个班次对应的营运时长偏长，组内所有驾驶员按照每个月休息10天的条件安排排班表，也相当于平均每天营运时长为6到9小时。

优选的，所述步骤四中的自动生成驾驶员每月的休息表的具体过程如下：

S1：计算不同组在每月内每天的休息人数；

假设不同组u内驾驶员每月的休息天数为τ

S2：根据计算出的不同组内每天的休息人数，确定每月的休息表；

不同组内初始休息表的框架为(L

首先从组内第1天开始排列，第1天的休息天数是ρ

得到不同组内驾驶员在每个月30天的休息表(L

优选的，所述步骤五中的最终的驾驶员排班表的具体处理过程如下：

SS1：计算不同组内每天各班次之间翻班时的休息时间，建立翻班休息时间表；

根据不同组内确定的班次数据，第u组内有L

则各组内翻班休息时间表的行表头，为组内各班次及其对应的结束营运时间，并按结束营运时间从晚到早排序，翻班休息表的列表头，为组内各班次及其对应的开始营运时间，并按开始营运时间从晚到早排序，每个行列交叉处为休息时间数据，为一个班次翻到另一个班次后的驾驶员休息时间，即等于后一天班次的开始营运时间与当天班次的结束营运时间之差；

SS2：根据翻班休息时间表，搜索匹配得出驾驶员每天的应上班次，保证每个驾驶员每天翻班后的休息时间满足预设的条件并相对均衡；

在各组内已确定休息日P位置的休息表基础上，首先确定组内第1天的应上班次，除休息日P的位置外，按各班次结束营运时间从晚到早的顺序依次放在第1列空的位置上，第2天的班次排列根据前一天已确定的班次，根据翻班休息表数据，找到满足翻班休息时间条件且各班次翻班后休息时间相对均衡的匹配结果。依次按照翻班休息表的数据匹配得到后面每列即每一天的班次，进而得到驾驶员排班表。

本发明相比现有技术具有以下优点：该全自动多工作模式联合排班的方法，根据驾驶员营运时长对初始行车计划表中的班次进行归类分组，通过对不同分组内按照不同的工作模式生成驾驶员休息表，并引入驾驶员每月休息天数及在相邻两个工作日间翻班时的最短休息时长等参数，自动匹配搜索满足条件的排班结果，自动生成每月的驾驶员排班结果，提高驾驶员排班的自动化水平，满足驾驶员休息及营运时长的合理性、均衡性，且能够适应公交在实际营运中多样化的排班需求，通过对初始行车计划表的组合、归类分组处理，将分散作业的单车组织起来，然后基于分组后的行车计划表，综合考虑驾驶员每天休息时间、每月休息天数、营运时长等符合劳动法的条件下，对复杂的多目标组合优化问题进行建模求解，保证在满足客流需求的同时，合理安排驾驶员，提高驾驶员排班编制的智能化水平。

附图说明

图1是本发明的流程框图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种全自动多工作模式联合排班的方法，包括以下步骤：

步骤一：获取线路基础数据及已经确定的初始行车计划表，包括各班次的需求营运车次数及营运时长等数据；

步骤二：根据驾驶员营运时长对初始行车计划表中的各班次进行归类分组；

步骤三：确定不同分组内驾驶员的工作模式；

步骤四：根据不同工作模式对应的驾驶员每月休息参数，自动生成驾驶员每月的休息表；

步骤五：在休息表基础上自动生成每天每个驾驶员的应上班次，形成最终的驾驶员排班表。

所述步骤一的具体处理过程如下：原始行车时刻表格式如下图：

S1：将行车计划表可以看成m×n的矩阵，m为最大班次数，n为最大单次数，F(i,j)指各班次在主/副站点每个车次的发车时刻点f(i,j)、营运时长t(i,j)、停站时间Δ(i,j)数据集合，F(i,j)＝{f(i,j),t(i,j),Δ(i,j)}，i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；

其中：F(i,j)≠Φ，表示i行j列内有数据集合；F(i,j)＝Φ,表示i行j列内没有数据集合，即为空值，F(i,j)为空值时，表示车辆在停止营运状态，数据集合内的各数据全部为空,i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n；

S2：根据各F(i,j)集合内的实际值，可以计算得出各班次的需求营运车次数c

所述步骤二中的根据需求营运时长对原始行车计划表中的各班次进行归类分组的具体处理过程如下：

首先，对于满足0＜t

对于满足13≤t

最后把满足10≤t

则最终会把行车时刻表中的各班次，划分成三种不同营运时长条件的分组：分组1：0＜t

所述步骤三中的确定不同分组内驾驶员的工作模式的具体过程如下：分组1：0＜t

此分组中每个班次对应的营运时长过短，安排对应组内班次数的驾驶员轮流上这些班次，相当于每个驾驶员每天基本上是上半天休息半天，除此之外没有额外的休息；

分组2：6＜t

此分组中每个班次对应的营运时长基本满足每天的标准营运时长，组内所有驾驶员按照每个月休息3天的条件安排其排班表，相当于平均每天营运时长为6到9小时；

分组3：10≤t

此分组中每个班次对应的营运时长偏长，组内所有驾驶员按照每个月休息10天的条件安排排班表，也相当于平均每天营运时长为6到9小时。

所述步骤四中的自动生成驾驶员每月的休息表的具体过程如下：

S1：计算不同组在每月(按30天)内每天的休息人数；

假设不同组u内驾驶员每月的休息天数为τ

S2：根据计算出的不同组内每天的休息人数，确定每月的休息表；

不同组内初始休息表的框架为(L

首先从组内第1天开始排列，第1天的休息天数是ρ

得到不同组内驾驶员在每个月30天的休息表(L

所述步骤五中的最终的驾驶员排班表的具体处理过程如下：

SS1：计算不同组内每天各班次之间翻班时的休息时间，建立翻班休息时间表；

根据不同组内确定的班次数据，第u组内有L

则各组内翻班休息时间表的行表头，为组内各班次及其对应的结束营运时间，并按结束营运时间从晚到早排序，翻班休息表的列表头，为组内各班次及其对应的开始营运时间，并按开始营运时间从晚到早排序，每个行列交叉处为休息时间数据，为一个班次翻到另一个班次后的驾驶员休息时间，即等于后一天班次的开始营运时间与当天班次的结束营运时间之差；

SS2：根据翻班休息时间表，搜索匹配得出驾驶员每天的应上班次，保证每个驾驶员每天翻班后的休息时间满足预设的条件并相对均衡；

在各组内已确定休息日P位置的休息表基础上，首先确定组内第1天的应上班次，除休息日P的位置外，按各班次结束营运时间从晚到早的顺序依次放在第1列空的位置上，第2天的班次排列根据前一天已确定的班次，根据翻班休息表数据，找到满足翻班休息时间条件且各班次翻班后休息时间相对均衡的匹配结果。依次按照翻班休息表的数据匹配得到后面每列即每一天的班次，进而得到驾驶员排班表。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。