多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型设计

为了提高多港口多船舶同时行进下船舶航行的畅通性,进行航行调度数学模型的优化设计,提出一种基于并行网格控制的多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型,采用均匀阵列分布模型构建船舶航行的网格结构模型,在齐次Sobolev空间构建船舶均衡调度的非线性微分控制方程,采用对合Cauchy-Hadamard积分控制方法进行调度模型渐进寻优,在Lyapunove有限域中得到全局调度的平衡性边界条件,实现船舶航行的并行优化调度。仿真结果表明,采用该模型进行船舶航行调度能提高港口的吞吐量,航线的运载能力增强,调度模型的稳定性较好。     

物元模型在航标效能定量评价中的应用研究

航标是保障水上交通安全的最基本设施,航标的效能直接影响着船舶航行的安全,对航标效能进行评价是非常必要的。航标效能涉及水文气象条件、航道情况、船舶交通情况等众多因素,并且,随着港口建设速度的不断加快、航道的不断拓展及船舶流量的不断增大等动态的因素,使得航标效能的评价显得更加困难。采用物元分析评价模型,构建已设航标和拟设航标效能的定量评价指标体系和评价模型,对整个水域的航标效能进行了综合评价。     

大数据分析下双向通航港口船舶自适应调度算法

为了提高双向通航港口船舶的通行能力,进行双向通航港口船舶自适应调度,提出基于大数据信息融合的船舶调度算法。采用网格区域分割模型进行双向通航港口航道分割,构建船舶调度的大数据信息传递模型,对船舶的调度数据进行信息融合滤波处理,抑制冗余数据的干扰,采用模糊波束集成方法进行双向通航港口船舶运行大数据的聚类分析,根据数据的分布属性特征进行船舶航行调度,提高船舶调度的自适应性。仿真结果表明,采用该方法进行双向通航港口船舶自适应调度能提高港口的吞吐能力和船舶航行的畅通能力,且对双向通航港口船舶大数据的集成信息处理能力较强。     

盐邵线扬州段通航分析与仿真研究

盐邵线扬州段航道条件差,运行复杂,易形成航道堵塞。分析造成航道拥堵的主要原因,提出相应对策,同时,构建多节点航运调度仿真模型,引入调度准则和评判标准,模拟研究盐邵线扬州段的船舶航行情况及调度措施效果。结果表明:盐邵线扬州段为多节点航道,盐邵船闸的通过能力为制约全线通过能力的关键;造成盐邵线航道拥堵的主要原因是同向船舶追越、异向节点交会,因此应借助过闸船舶运行调度来减少航道堵塞现象的发生;通过多节点航运调度模型,可进行盐邵线航运调度模拟和优化,尽管优化方案对船舶耗费时间减少效果不明显,但可以有效降低盐邵线的拥堵风险,后者对盐邵线调度更具指导意义。     

基于统计数学理论的船舶航行流量预测

船舶航行流量与多种因素相关,使得船舶航行流量变化复杂,对其进行预测面临巨大的挑战。为了解决当前船舶航行流量预测结果不理想的缺陷,以提高船舶航行流量预测精度为目标,提出基于统计数学理论的船舶航行流量预测方法。首先分析影响航行流量的因素,找出航行流量变化规律,然后收集航行流量历史数据,采用统计数学理论对航行流量历史数据进行分析,建立可以描述其变化规律的模型,最后对航行流量预测方法的有效性和优越性进行了测试与分析。结果表明,本文方法的船舶航行流量预测值与实际的航行流量值之间的偏差小,航行流量预测误差小于5%,提高了航行流量预测精度。     

现代统计学理论的舰船交通数据特征分析

舰船交通数据特征具有非平稳随机性,通过提取舰船交通数据特征信息,实现船舶优化调度,缓解船舶出海拥堵,提出一种基于现代统计学理论的舰船交通数据特征分析方法,根据出海交叉口构造船舶交通网络体系结构,采用统计采样方法进行舰船交通数据的原始信息采集,采集的交通数据有交通流量数据、船舶行程时间、行驶频次,构造水网分布式可靠度的连接函数,以行程时间可靠性为约束指标参量进行舰船交通数据的统计自回归分析,实现舰船交通数据的统计特征提取,从而分析船舶交通的关联规则性信息,实现舰船优化调度。试验结果表明,采用该方法进行舰船交通数据特征分析,能实现对舰船出海流量和拥堵的准确预测评估,数据分析的统计性能较好,准确可靠。     

基于AIS实时数据的航道交通拥堵快速判定方法

针对目前人工判定和事后判定时效性差的问题,研究具有实时性和自动化的判定方法。借鉴国内外道路交通拥堵判定方法,运用交通流参数、标准船舶艘次和船舶领域模型,建立航道交通拥堵快速判定模型,构建船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)Spark实时数据处理平台,运用多个实例对该模型进行在线试验验证。试验结果表明,该模型能在线快速、准确地判定航道交通状态,可为水上交通监管部门实时获取航道交通信息、及时管控和疏导航道交通拥堵提供有效的方法。     

基于船舶自动识别系统数据的多汊航道船舶流量预测

基于船舶自动识别系统(AIS)大数据,通过解析AIS原始报文,分离出关键字条,经过数据清洗、筛选后匹配其他船舶数据源,以进一步识别船舶类型并划分吨级。将大数据应用于船舶流量预测中,通过跟踪代表船型的航迹,总结出船舶航行规律和运营情况,再结合历史数据和宏观形势发展,综合预测航道货运量,基于对AIS数据的挖掘,运用分配模型预测多汊航道船舶流量,并以长江口南槽航道为例预测其船舶流量。结果表明,运用AIS大数据能有效分析复杂多变的船舶航路,从而准确地预测多汊道航道船舶流量。     

基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化

传统基于纯蚁群算法的船舶交通多航道调度优化无法根据实际情况调整船舶优先级,船舶占港时间较长,经济效益差,因此设计一种基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化方法。建立多航道调度优化模型,明确各船舶调度策略,确定调度时间、等待时间最小的目标函数,建立避免调度过程中产生混乱和协调船舶交叉的约束条件;在调度优化中引入人机交互-蚁群算法,采用人工设置临时改变船舶工作的优先级,以此来提高港口工作效率,并设置算法的搜索顺序,完成船舶交通多航道调度优化的研究。在算例仿真中,为验证传统方法与设计方法的调度结果,设置港口参数并分析两方法的调度方案,结果表明设计的方法得到的方案能有效缩短船舶平均在港口的停留时间和恢复正常生产所需要的时间。     

基于ARENA的沿海港口航道通过能力仿真研究

港口航道通过能力能够表征航道疏导水路交通的能力,对港口航道通过能力进行系统研究,有助于解决航道中船舶因素和设施条件的不足,提高船舶进出港效率。本文构建船舶航行作业系统,将船舶、锚地、航道、泊位组建系统,研究船舶到达率、船舶占用泊位时间、船舶平均等待时间等度量航道服务水平指标的变化趋势。基于ROCKWELL ARENA物流仿真平台,对日照石臼港航道服务过程仿真建模,船舶到达泊位时间间隔越小时,泊位利用率越高,AWT/AST保持在0.3左右,为港口潜力发掘与优化调度提供一定的理论支持。