運転整理支援に関する研究

１．概要

輸送障害（事故など、一時的な運転見合わせを伴うトラブル）により列車ダイヤが乱れた際には、計画ダイヤ通りの列車運行に早期に回復させるために、運転整理（列車の運休や順序変更、折り返し運用変更等、計画ダイヤを変更する一連の手配）が指令室で行われます。この運転整理業務の支援を目的に、運転整理案をコンピュータで自動提案する手法や、運転整理案を評価する手法について研究を行っています（図１、図２）。

２．運転整理案の提案手法

① メタヒューリスティクスを利用した運転整理案の提案

事前に定義した「利用者の不満」を少なくするような運転整理案を作成します。ここでは、「利用者の不満」として、列車の遅延、列車の頻度等を考慮できます。例えば、「駅の出発が計画の時刻よりも5分以上遅れること」を不満として定義することができます。列車の着発に着目したモデル化により瞬時の列車運行予測を可能とし、この予測計算を繰り返すことで、適切な運休、車両運用変更、着発線変更等を提案します。 アルゴリズムの構成を図３に示します。「利用者の不満」の検出と解消を繰返すことで、解となる運転整理案を改善し、最終的な案を出力します。工程管理に用いられるPERT（Program Evaluation and Review Technique）で列車運行をモデル化しています。繰り返し計算の枠組みとして、メタヒューリスティクスと呼ばれる最適化技術を用いています。

何らかの原因で、列車が約30分遅延した場合を想定します。運転整理なしの場合（図４）では、遅れた列車が番線をふさいでいるため、次にその番線を使う列車が駅に入れなくなり、その影響を受けて後続の列車が駅の手前で停止しています。また、発車順序を変更していないため、後続列車の発車がすべて大幅に遅れていますが、運転整理後のダイヤ（図５）では、適切な運休（山切り）、車両運用変更、番線変更、発車順序の変更により、利用者の不満を最小限にとどめた運転整理案を作成した結果となっています。 個々の利用者の観点からの運転整理案を提案するため、列車運行・旅客行動シミュレータと組み合わせた手法も開発しています。

• 関連ページ：列車運行・旅客行動シミュレータ

② 数理最適化手法を利用した運転整理案の提案

数理最適化により運転整理案を提案する手法についても研究を進めています。 各列車の計画の着発時刻や停車時間・走行時間・必要な列車間隔等を制約条件とし、全列車・全駅の総遅延量や、所要時間や乗換のような利用者の「不便さ」を数値化したものを目的関数とすることで、目的関数を最小化する問題として取り扱うことが可能となります。

列車の着発順序の変更と列車の間隔調整を対象に混合整数計画問題として定式化をし、総遅延量を最小にした場合と利用者の不便さを最小にした場合について、簡単なモデル線区においてそれぞれの計算を行いました。図６が総遅延量を最小にした場合で、図７が利用者の不便さを最小にした場合です。 総遅延量を最小にした場合には間隔にばらつきがありますが、利用者の不便さを最小にした場合にはほぼ等間隔になっていることがわかります。しかし、利用者の動きを考慮するためには定式化が複雑となってしまい、より計算時間がかかってしまいます。運転整理ではリアルタイムで判断が必要なため、計算時間をいかに短縮するかが課題となっています。

③ 運転整理案作成におけるAIの活用

運転整理を行う上では、線区や駅の特徴や、担当者が経験によって培ったノウハウも重要となってきます。そこで、過去に行われた運転整理の結果から、「このような状況の時にこう変更する」という特徴やノウハウをルールとして抽出する手法を構築しました。 ルールの抽出は、運転整理の手配記録から、シミュレータにより各手配を行う時点でその後何も運転整理を行わなかった場合にどのようなダイヤになると想定されていたか（予測ダイヤ）を推定します。手配ごとに変化する予測ダイヤを系列的に蓄積し、予測ダイヤと手配の関係性からルールマイニング手法であるPrefixSpan法を活用することにより、予測ダイヤにおいてある状況が発生したときに、一定割合以上の確率で同一の手配を行っているような事例を取り出すことができます。このような事例を「運転整理ルール」として抽出しました。 運転整理ルールのみですべての運転整理を行うことはできないため、抽出された運転整理ルールを制約条件として、全体的な運転整理は数理最適化手法を用いるというように他の手法と組み合わせて使用することを想定しています（図８）。

３． 運転整理案の評価手法

運転整理を行う上では、早期にダイヤを回復させることに加え、旅客の利便性をなるべく損なわないことが重要となります。また、輸送障害が発生し、運転整理が行われた後には、望ましい運転整理が出来たかどうかの振り返りが指令室で行われます。この振り返りでは、より望ましい手配が無かったか、他の運転整理案も比較検討されます。この際に、「旅客にとってはこちらの運転整理案の方が望ましい」という定量的な評価を行いたいというニーズがあります。そこで、旅客の視点に基づく評価指標を考案し、それに基づく運転整理の分析手法を開発しました。 例えば、輸送障害の当日に実際に行われた運転整理手配に対して、それとは異なる別の運転整理手配の案があり、どちらが望ましかったのかを比較する場合を考えます。まず、運転整理シミュレータを用いて、仮に実際とは異なる手配を実施した場合の列車運行状況（遅延）を予測します。次に、自動改札機の旅客データを用いて、旅客が最短時間で目的駅に到着する列車に乗車する前提で、①計画ダイヤ通りの運行、②実際の運転整理、および、③異なる運転整理案のそれぞれを実施した場合における、各旅客の列車乗継経路を推定します。そして、各旅客について、①の列車乗継経路と、②または③の列車乗継経路とを比較することで、その旅客が計画ダイヤ通りの運行と比較して、②や③の運転整理により、目的駅への到着が何分遅延したかを表す「到着遅延時分」を求めます（図９）。最後に、この到着遅延時分を用いて、運転整理案全体で、目的駅への到着遅延時分が定めた閾値を上回る旅客の数を表す「到着遅延人数」を、②と③それぞれに対して算出します。その結果、②または③の運転整理のうち、到着遅延人数が小さい方が、目的駅到着が遅れる旅客の人数が少ないため、良い運転整理であると評価します。 この評価手法は、実際の運転整理だけでなく、仮に実際とは異なる運転整理を行った場合にも適用可能で、また旅客の視点から定量的に評価出来るため、指令室で活用することで、運転整理の振り返りをより効果的に行うことが可能になります。

参考文献

運転整理全般

1. 富井規雄：乱れたダイヤを整理する、RRR、Vol.61、No.5、pp.4-7、2004.05

① メタヒューリスティクスを利用した運転整理案の提案

1. 富井規雄、田代善昭、田部典之、平井力、村木国満：顧客満足度を考慮した運転整理アルゴリズム、鉄道総研報告、第18巻、第12号、pp.7-12、2004.12
2. 國松武俊、平井力：利用者デマンドを考慮した運転整理案作成アルゴリズムの開発、鉄道総研報告、第23巻、第8号、pp.17-22、2009.8

② 数理最適化手法を利用した運転整理案の提案

1. 加藤怜、平井力：速度規制による列車遅延時の運休判断支援手法 、鉄道総研報告、第30巻、第8号、pp.17-22、2016.8
2. 佐藤圭介、平井力：旅客視点の指標に基づくダイヤ乱れ時の列車順序・間隔整理手法 、鉄道総研報告、第30巻、第8号、pp.11-16、2016.8

③ 運転整理案作成におけるAIの活用

1. 田中峻一、坂口隆、加藤怜、瀧本友晴：実績ダイヤを用いた運転整理における指令手配のノウハウ抽出手法 、鉄道総研報告、第35巻、第3号、pp.23-28、2021.3
2. 坂口隆、佐藤圭介：列車順序変更計画へのルール抽出技術の適用 、鉄道総研報告、第32巻、第12号、pp.11-16、2018.12

④ 運転整理案の評価手法

1. 髙田真由、國松武俊：単線路線の運転整理に対する評価指標の考察，J-Rail2022，2022