人工智能辅助决策在自动化线路司机出入库调度中的应用与效益分析

引言：随着城市轨道交通的快速发展，运营线网规模不断扩大，列车开行密度持续提高，对列车司机调度管理提出了更高要求。传统的司机人工排班模式难以适应日益复杂的运营组织需求，存在决策滞后，应急响应不及时等问题，影响运力保障和运营安全。人工智能辅助决策技术的发展为破解这一难题提供了新思路。通过融合运营计划，人员管理等多源异构数据，利用机器学习算法建立司机智能排班模型，可以显著提升调度效率和决策水平。司机调度关乎轨道交通运营组织的神经中枢，事关运力提供，成本管控，安全保障等核心要务。

一、人工智能辅助决策在自动化线路司机调度中的应用意义 （二）开发多场景动态调整决策系统

（一）提升调度效率与运营安全性

轨道交通运营组织显露出乘务计划多变性，开行方案呈现出动态化倾向，应急治理呈现复杂情形的新属性。需要司机调度体现出时效性，对灵活性的要求进一步提高，采用传统人工经验决策模式，不易快速形成最优调度方案，且人为因素施加的影响不容小觑，存在疏忽错漏的潜在风险，倘若决策出现差错，容易引发运力组织失序、晚点延误等问题产生。采用人工智能辅助决策系统，以智能算法快速探索排班的空间，统筹顾及线路条件，劳作强度等相关约束，从诸多可行方案里筛选出最佳方案，能极大提升排班的效率，优化方案的质量，与此同时让车辆和人员精准相符，最大幅度压减乘务人员及相关资源，降低人力开支。遇到列车延误、设备故障这类突发情形时，系统可迅速重新计核、灵活地调整，使调度反应时间减短，维持运输能力的供给水平，把延误影响削减至最低水平，系统可准确记录司机违规违纪的举动，切实杜绝人为干扰，依靠数据呈现，减少管理上的隐蔽区域，加强流程把控，为安全运营筑牢人员力量根基。

（二）优化人力资源配置与管理

司机是轨道交通运营的核心人力资源，也是稀缺资源，司机调度的首要目标是在满足行车计划需求的前提下，兼顾司机工作饱和度，避免出现“高峰期人手紧张、平峰期人力闲置”的结构性矛盾。人工智能辅助决策系统能够深度挖掘海量历史数据，精准预测客流高峰和行车计划变化，提前预判司机需求，在月度、周度、日度等不同时间尺度匹配最优人力资源配置，最大限度减少冗余，提升司机劳动生产率。同时系统可刚性控制司机连续工作时长、夜间工作频次等关键指标，科学平衡劳逸，把握疲劳警戒线，通过优化排班，引导司机形成规律作息，降低疲劳驾驶风险，保障司机身心健康 [1]。此外大数据分析还能挖掘司机个体差异，实现“因人而异”的精细化管理，系统能够评估每位司机的实际工作能力，结合年龄、健康状况、熟练程度等，为不同司机匹配最合适的乘务计划，做到“人尽其才”，激发司机工作积极性。可见人工智能辅助决策有助于盘活人力资源存量，在确保运力安全的前提下，最大限度汲取司机工作价值。

（三）推动轨道交通智能化转型升级

人工智能是新一轮科技革命的核心驱动力，对轨道交通的规划设计，建设控制，运营管理等全生命周期管理具有革命性影响，将人工智能辅助决策应用于司机调度，是轨道交通行业数字化、智能化转型的重要探索。建设司机智能调度系统，需要打通运营组织，信号控制，车辆管理等各专业系统的数据壁垒，推动全业务域数据汇聚融通、业务协同联动，是实现轨道交通全流程数字化再造的关键一环和突破口，数据质量的提升，为深化人工智能应用奠定了坚实基础。司机调度是列车运行，成本管控等业务的枢纽，通过将决策流程固化到系统，倒逼优化业务规程、完善管理制度，有助于形成规范化，程序化的业务运作体系，夯实轨道交通智能化转型的“基础管理”根基。同时智能决策系统的落地应用，将带动一批新技术在轨道交通场景的创新实践，催生调度优化，驾驶辅助等智慧应用新场景，进而辐射带动行车组织，客流引导等业务领域的智能化升级，促进轨道交通系统化、体系化转型，助力行业高质量发展。

二、人工智能辅助决策在司机调度中的应用策略

（一）构建智能化司机调度预测模型

调度预测是人工智能辅助决策的基础，应用大数据分析、机器学习等技术，构建涵盖客流规律，司机属性等多源异构数据的智能化调度预测模型。要深入分析历史客流数据，利用时间序列算法建立客流预测模型，提前把握未来一段时间客流量及分布特征，为司机调度提供输入。运用强化学习等算法，结合线路行车计划，司机数量与资质等，形成具备自学习，自适应能力的排班优化模型，能根据客流预测动态生成匹配需求的排班方案。利用仿真模拟等技术对调度方案进行推演论证，多维评估可行性，提高预案精准度，在海量数据支撑下，智能预测将取代粗放的经验决策，精准预判不同时段、不同线路的司机需求，为动态调整奠定基础[2]。以深圳地铁为例，其建立了汇集智能卡，信号系统等数据的线网级客流分析平台，通过对历史客流大数据、线路运营计划等数据的深度学习，形成具备自优化能力的客流预测和列车编组优化模型。根据预测结果，提前优化早晚高峰列车编组，大幅提高运力匹配度。同时模型能结合线路拓扑，站点特性，换乘接驳等多维因子，合理预测不同线路在不同时段的行车密度和运力需求，自动生成与客流波动相适应的列车运行图，并匹配所需的司机资源。

以精准预测作为支撑，依靠人工智能技术研制多场景动态调整型决策优化系统，增强调度的灵活度与精准度，系统要整体梳理工作日各类情形，紧急事件等多样情境，按照具体情形制定针对性预案，建立制式化的调度策略库群，当特定场景开启，系统可自策略库自动筛选出最优方案，且按照实时客流现状进行动态调校。若重大活动引致客流出现高峰，系统可马上做出响应，从周边车辆段征调过剩司机人力，实施针对备用列车的灵活编组，最大程度契合运力要求，若遭遇设备突发故障等异常状况，系统可开展针对影响的智能评估，自主对司机进行重排，实现对车辆调度的精准优化，最大程度抑制事故影响扩散。动态调整之际，系统全时段监测各项调度相关指标，检验运行实效，实现管理的闭环架构，多场景智能决策撕开“整体划一”模式，切实贴合不同场景司机需求，在提升乘客出行体验的阶段里，减少司机资源的无效占用。以北京地铁智能调度系统作为例证，系统针对像大型展会、体育赛事这类不同情境，事前设定超过 30 种调度预案。遇上大型车展开展，系统先一步进行客流的预估，动态调高展会场馆周边列车的开行频次及优化编组，同时采用对多源数据做实时的分析，精准掌控大客流到、离场时间的分布特点，结合情形从周边车辆段临时调配驾驶人员，只要发现客流出现异常情形，系统可迅速发出预警，马上适配应急预案，调适列车的开行间隔，实现运力供给的最大化。

（三）建立全维度数据分析与反馈机制

若要优化辅助决策，需建立完善的数据分析以及反馈机制，应从司机数量这个点，围绕意愿等多个维度进行数据采集。利用大数据分析手段达成可视化的直观呈现，从不同角度评估司机资源分配的合理性，应将调度指令执行态势与实际运行效果予以比对，发掘偏差根源，不间断改进预测及决策模型，综合结合乘客的满意水平、一线员工的评价结果等，考量智能调度的综合效益水平，实现系统功能的优化与迭代。除用于调度决策优化外，同样应作为司机业绩评估、培训增强的佐证，采用量化办法解析司机响应的敏捷度、执行的效力等，把该内容纳入绩效评核体系，调动工作干劲，就不同司机的技能缺陷而言，开展聚焦短板的培训，强化队伍整体能力 [3]。采用广州地铁智慧调度平台作例证，此平台整合了司机管理，诸如绩效考核的多项功能，开展对司机履职过程数据的全面采集，采用数据挖掘能力探究司机技能特性、行为模式，生成定制化形象描绘，为司机资源的科学调配给予支撑，平台可实时监测司机回应速度、值乘里程等关键指标数据，自动生成针对绩效的考核报告，用作评先评优的参照，就不同司机的薄弱项目而言，平台直接推送线上培训相关资源，启发司机自我进阶，利用进行全维度数据分析以作反馈，广州地铁实现对司机资源精细化把控，人员配置更合逻辑，队伍的战斗水准明显上扬。

结语：

随着轨道交通线网不断扩张，传统经验式的司机调度模式日益捉襟见肘。将人工智能辅助决策引入司机出入库调度，通过智能预测，数据反馈，可显著提升调度的精准性和灵活性，在降本增效、提质优服方面成效显著。智能调度作为“互联网 +”轨道交通的重要应用场景，具有广阔的推广前景。未来应加快建设轨道交通行业大数据平台，夯实数据基础。通过多方协同，推动人工智能与轨道交通深度融合，打造轨道交通智能调度新生态，让城市轨道交通运营更加安全，高效，助力智慧城市建设。

参考文献：

[1] 林琳 , 周强 , 李宝泉 . 一种可实现智能装卸的货运地铁 [J].人民交通 ,2024,(21):0121-0123.

[2] 张悦 , 韩静 , 关祈峰 , 等 . 基于深度学习法的地铁隧道衬砌缺陷智能检测系统 [J]. 城市轨道交通研究 ,2024,27(09):311-316.

[3] 石阳阳 , 刘光勇 , 吴金勇 . 智能轨道快运系统地面防护及路口优先系统设计 [J]. 控制与信息技术 ,2022,(03):112-116.