事例紹介
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事例紹介. 鉄道システムにおける計画・運用・制御問題に対する問題解決の事例を紹介する. ・列車群制御. ・列車自動運転. ・列車順序決定. ・列車運行シミュレーション. ・運転整理. ・車両運用. ・乗務員運用. 列車群制御. 駅. 駅. A. A. B. 列車. 遅延. B. C. C. ・遅延増大現象 ・ダンゴ運転. 列車群制御. <遅延増大現象>. 遅延の発生. 遅延の増大. 遅延列車への乗客集中. 乗降時間の増加. 対応策:前後の列車間隔の調整. 制御理論・・・・最適制御( 離散型線形レギュレータ ) - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
事例紹介
鉄道システムにおける計画・運用・制御問題に対する問題解決の事例を紹介する
・列車群制御・列車自動運転・列車順序決定・列車運行シミュレーション・運転整理・車両運用・乗務員運用
列車群制御
AB
C
A
B
C
駅 駅
列車 遅延
・遅延増大現象
・ダンゴ運転
<遅延増大現象>
列車群制御
遅延の発生
遅延列車への乗客集中 乗降時間の増加
遅延の増大
制御理論・・・・最適制御(離散型線形レギュ
レータ)
分散制御--自律分散システム
対応策:前後の列車間隔の調整
制御
「与えられた目的を達成するために、適当な入力 を加えることにより対象システムを操作する。」
x t+1 =Ax t +Bu t
コントローラ
x tu t
制御対象
列車自動運転安信誠二:第 4 章交通システムへの応用,電気学会雑誌ー小特集ニューロおよびファジイ技術の応用, Vol.111,No.1(1991)
駅
1
2
3
4
5
時間列車
列車順序決定
列車順序変更
問題の規模と解空間の大きさ
駅数:10 列車数:10(各停5、急行5)
決定変数:X ie の数 40(=8 × 5) 解空間の大きさ:2 40 ≒ 1012 (1兆)
駅数:12 列車数:16(各停8、急行8) 決定変数:X ie 80(=10 × 8) 解空間: 2 80 ≒ 1024 (1兆 × 1兆)
解の探索-列挙木-
解法:分枝限定法による解空間の探索
1
aij : j 列車の i 駅への到着時刻dij : j 列車の i 駅の出発時刻
最適解の例
列車運行シミュレーション
<シミュレーション方式>• 連続型シミュレーション 実際の列車走行• 離散型シミュレーション -> イベントシミュレーション 列車の駅着発単位
駅
1
2
3
4
5
時間初期時刻
イベントシミュレーション
初期状態設定
処理可能イベントの登録 イベントリ
スト
最も早く生成するイベントを選択
状態更新
列車運行のネットワークモデル
運転整理支援システム
1.対話型シミュレーション 列車運行予測シミュレーションによる 運転指令員の支援。
2.エキスパートシステム・運転指令員の知識を計算機に導入。・計算機による整理案の自動作成
車両運用計画
列車1
列車2
列車3
列車4
列車5駅 B
駅 C
駅 C 駅 A 駅 B 駅 B
駅 B 駅 B 駅 A 駅 C
最小費用循環流モデル
乗務員運用計画
集合被覆問題
問題解決アプローチ
曽根悟:特集にあたって,電気学会誌ー特集鉄道における情報処理技術の現状と今後 ,Vol.124,No.5(2004)
中村達也、井原恭平:運行管理システムの現状と課題,電気学会誌ー特集鉄道における情報処理技術の現状と今後 ,Vol.124,No.5(2004)