考虑海上意外时间和合作协议的班轮运输船期设计鲁棒优化

针对考虑海上意外时间的集装箱班轮运输船期设计问题，依据海上意外时间经验数据，设 置航行缓冲时间比例系数。运用连续最优控制原理，求解各航段船舶航行时间细分区间上燃油 消耗最小的优化航速。结合多时间窗、多起讫时刻和多挂靠港口装卸效率合作协议，以班轮运输 服务总成本最小为目标，构建班轮运输船期设计非线性混合整数规划鲁棒优化模型，设计分段离 散化线性逼近算法求解模型。以AWE1(远东-美东1)航线为例，运用100个场景的数值进行模拟 验证。结果显示：与不考虑海上意外时间或无合作协议相比，考虑海上意外时间和合作协议的班 轮运输船期设计分别降低班轮运输服务总成本14.65%和3.54%。研究表明，在恶劣天气和海况 对船舶航行影响较大的航线上或季节里，基于合作协议，设计考虑航行意外时间的鲁棒性船期， 可实现船公司、港口和客户三方共赢。     

船舶在弯曲航道改向操纵法探讨

船舶在弯曲航道航行时需改向航行，为了减少船舶回转中的船速损失，使船舶基本沿着计划航线改向航行，采取根据船舶改向旋转半径，按合适的回转角速度改向操纵法，可能是最理想的方法。     

大型船舶航经麦哲伦海峡与合恩角航线的比较与相关操作

南美的麦哲伦海峡和合恩角航路是连接太平洋与大西洋的海上通道,也是商船靠近南极最近的航线.本文对两条航线的气象条件、航线经济性和航行风险进行了比较,并对大型船舶航经两条航线时的相关操作作了阐述.     

内支线集装箱班轮航线优化设计模型

内支线集装箱班轮航线运营中装卸箱量、装卸效率、航行时间及等泊时间皆具有不确定性,为了同步优化给定挂靠航线的甩箱率与适配船型、准班率与承诺到港时间,需要将上述诸多分布函数进行非线性叠加.对此,本文将对班轮船舶调度的模拟仿真引入模型与算法,仿真航次中包括船舶调节航速以控制到港时间的过程.算例绘制了不确定到港时间的航次仿真示意图,比较了不同甩箱率对应的适配船型、船舶租金与甩箱补偿,帮助验证了文章模型与算法的有效性.通过对比航速调节前后的船舶到港时间分布,发现调节航速有助于控制船舶按时到港.     

集装箱船舶支线运输航线优化算法

以枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量为基础,分析了轴-辐式网络运输模式。以船舶最小总航行时间为目标函数,建立了混合整数规划支线集装箱运输模型。通过设计巡回路线方法实现杂交和变异,更新了解的构成,运用遗传算法求解模型。计算结果表明:当船舶容量为150 TEU时,在160次迭代后,总航行时间为708.6 h,航线数量为8条;当船舶容量分别为100、150 TEU时,在150次迭代后,总航行时间为714.6 h,航线数量为9条;对枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量进行方差分析,F检验统计量的概率值均明显小于0.05;对支线船舶容量和运营成本进行敏感性分析,增大船舶容量能够减小航线数量和运行时间,但增大了运营成本,增大枢纽港船舶限制时间能够减小航线数量;考虑航行时间和运营成本,当船舶容量为150 TEU时最合理。     

基于Pareto蚁群算法的船舶风险规避路径优化

船舶在海上航行时,一直面临着海上运输风险的威胁,为了降低海上运输风险同时考虑船舶经济效益,本文建立了以运输风险最小和航行成本最小的双目标路径优化模型,实现船舶风险规避.运用栅格法构建环境模型,为相应的栅格路径赋予航行成本和运输风险,并设计了一种基于Pareto最优解集和NSGA小生境方法的多目标蚁群算法.以印度洋海域的2条航线为案例,以经典单目标蚁群算法为对比,验证了模型和算法的有效性.结果表明,该模型和算法在解决船舶风险规避路径优化问题上具有良好的效果,能为决策者制定船舶海上运输风险规避路径提供决策参考.     

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考虑到航速变化对航线配船决策所产生的非线性影响,推导了船舶航速与船舶往返航次时间、航次成本及航线配船数之间的数学关系式,把船舶航速作为决策变量引入传统的航线配船模型中,并且把船队的二氧化碳排放量作为优化目标之一,建立船队利润最大与碳排放量最小两个目标最优的双目标航线配船模型.针对模型非线性和混合整数解的特点,采用LINGO11.0优化平台,自编程序,应用分支定界算法,进行仿真算例研究.结果表明,该模型可以同时决策航线配船和船舶航速,其优化结果更符合实际情况,同时更有利于运力的有效利用,船舶燃油消耗的节省和碳排放的减少.     

基于模糊评价模型的船舶海上航行风险评估研究

为更好地分析船舶海上航行风险指标因素对航行安全的影响，采用模糊综合评估法对船舶航行风险进行评估.从构成船舶海上航行风险指标体系的众多因素入手，在综合考虑外部环境对船舶航行风险影响大小不一的基础上，对风险体系内指标因素之间的关联度进行分析，确认导致船舶海上航行风险的主要影响因素和次要影响因素.分析结果表明，采用基于模糊评价模型的综合评估法，可获得全面和可靠的体系指标因素数据及信息，为海事局监督部门、船公司、船舶制定应急策略和安全航行措施提供理论依据.     

不完全驱动船舶非线性控制

介绍了不完全驱动系统及其意义，建立了船舶港内自动靠离泊模型和海上航运控制模型。以船舶在大洋航行或长距离转向点间航行中经常发生的直线轨迹跟踪为例，运用输入-输出线性化设计方法，给出了一个具有渐近跟踪能力的控制律。将该控制律应用于一个实例，并用Matlab语言进行了计算机仿真，结果表明该控制器可以解决船舶的不完全控制问题。     

基于运输需求时/空特征的不定期船舶运输的调度优化

考虑货主的选择行为与运输需求的时空分布特征, 把承运人的船舶运营期划分为多个连续的时间窗, 基于离散选择模型把货主的选择惯性转化为承运人在航段上的市场份额, 对不同时间窗内承运人在即期市场上应承担的货运量进行优化; 以承运人利润最大为目标构建优化模型, 求解规划期内船舶的运营调度方案, 确定船舶承运的货物和航次衔接; 选取太平洋地区包括中国、加拿大、澳大利亚、俄罗斯、印度尼西亚、巴西和美国在内的7个国家作为干散货主要进出口国, 在每个国家确定一个港口作为网络节点, 根据克拉克森官网发布的航线、运价与干散货需求等数据对不定期船舶进行调度优化, 并采用遗传算法求解模型。计算结果表明: 在相同的运输时间窗内, 在优化方案下, 船舶航行时间为58 d, 收益为3.01×105美元, 在传统调度模式下, 单纯追求每个航段的收益最大化, 船舶航行时间为56 d, 收益为2.48×105美元, 优化方案的利润高出5.30×104美元, 因此, 为了最大化运营期的利润, 在货运需求时空变化和货主选择惯性的影响下, 船舶在某些时间窗内应执行空载或利润较低的航次。      

船舶航行安全影响因素量化分析

为了保障海上船舶航行安全,采用构建船舶航行安全影响因素鱼骨图,利用模糊层次分析法对环境条件、交通调查中船舶行为基本要素进行量化分析.运用交通模型研究不同自然环境条件下的船舶安全航行方法的特点,对基于海上船舶密度、航迹分布、交通流、交通量和船速分布、船舶到达规律、交通容量、船舶行为、船舶管理等基本要素,进行数学方法的定量...     

大风浪中船舶海上允许速度的估算

通过对海上失速原因的分析，得出在大风浪中航行时，为保证船舶安全，应以海上允许速度航行。     

排放控制区下集装箱班轮运输船期设计与燃油补给联合优化

为解决排放控制区下集装箱班轮运输船期设计和燃油补给联合优化问题,分析了多时间窗、多起讫时间和多装卸效率等合作协议条款与船舶航行、装卸及到/离港时间之间的关联性。结合燃油补给港燃油价格差异和折扣因素,以船公司航线服务周总成本最小化为目标,构建排放控制区下船期设计和燃油补给混合整数非线性规划模型,设计线性割线近似的求解方法。以中远海运集团有限公司AWE1航线为例,数值实验验证了模型及其求解方法的适用性和有效性。结果显示：船期设计与燃油补给联合优化可使船公司航线服务周总成本降低7.41%;随着船舶到港时间窗长度的增大,船公司航线服务周总成本及船舶在排放控制区内平均航速均随之降低。研 究表明,上述合作协议条款不仅有助于船公司更为灵活地调整船舶航速和船期,还有利于减少船舶在排放控制区内的温室气体排放。     

船舶智能避碰专家系统研究

运用专家系统理论和海上交通工程学的研究成果，对船舶避碰领域相关知识进行了处理，并建立一种船舶智能避碰专家系统，可用于指导船舶海上避碰航行。     

基于GPS,ARPA和陀螺罗经信息开发船舶自动避碰模型及其仿真

迄今为止，元人驾驶船舶沿计划航向航行以及与相遇船舶避碰的问题未能令人满意地加以解决．解决该问题的核心在于建立一个既能体现《1972年国际海上避碰规则》的原则，叉符合海员通常做法，且能为航海人员和专家所接受的知识库．文中提出了一个可用于构建这种知识库的“船舶自动避碰模型”，并提出相关算法，对该模型进行编程仿真．分析仿真结果证明了该模型的可行性和有效性．     

珠江口海上航行6月1日起实施船舶定线制

从今年6月1日起，我国海上航行繁忙的珠江口水域将实施船舶定线制，所有船舶必须分道航行。也就是说，在珠江口水域航行的船舶也将像陆地上行车一样受到“交通规章”的约束。     

基于AIS海上交通调查的船舶定线制设计

文章分析了宁波一舟山核心港区的AIS数据和VTS现场监控数据,从宏观和微观两方面得出了辖区水域的船舶航迹和交通特性,并在考虑现有推荐深水航线和习惯航路情况下,应用基于AIS海上交通调查的船舶定线制设计了辖区船舶定线制的总体方案、警戒区及相关尺度,确保船舶定线制的科学合理性。     

船舶航迹复合预测控制模型

为了提高船舶航行控制质量,建立了船舶航迹复合预测控制模型,依据灰色预测模型处理船舶运动控制的不确定量,利用反传多层感知器自适应网络从船舶航行偏差的历史数据中得出控制偏差趋势,根据灰色预测和神经网络预测的误差大小,进行组合模型优选及组合权系数优化,确定航迹最优控制策略。仿真结果表明:当船舶旋回性指数、船舶追随性指数与滞后时间其中一个大于1时,任何参数的改变均会引起PID振荡,而船舶航迹复合预测控制模型能以较少的操舵动作迅速收敛,从而使船舶航迹与预定航线更加拟合,因此,其控制系统的鲁棒性、快速性和稳定性高。     

基于AIS数据的船岸应用分析

AIS(Automatic Identification system)船舶自动识别系统在甚高频(VHF)的频段上向装备有AIS设备的船舶和岸基机构连续自动发射本船静态信息、动态信息、航次相关信息和安全相关数据信息.这些丰富的AIS数据为简化船舶信息交流、保障海上交通安全、保护海洋环境、协助海上交通事故调查、航道规划等...     

GA-ELM在船舶航行安全严重程度影响因素分析应用研究

为了辨识出船舶航行安全最主要的影响因素,而采用了青岛海事局发布的2001-2010年管辖水域发生的海上交通事故统计资料为样本,选取外部条件、技术设备、航行因素、航行过失、违犯规章、他船行为和信息交流6方面海上交通事故影响因素并量化处理,按照一般程度事故和严重程度事故二个大分类,采用建构以ELM为海上交通事故严重程度筛选器,以遗传算法辨识海上交通事故影响因素GA-ELM模型的方法,达到了通过类别筛选器建构GA-SVM模型,分析比较验证GA-ELM法高效性的结论.结论 证明:GA-SVM在船舶航行安全影响因素分析中操作简捷、时长短和精度高.