基于鱼群算法的船舶避浅航线设计

为解决船舶交通服务(Vessel Traffic Services,VTS)值班人员在指导船舶避浅过程中仅凭借经验的弊端,提出一种可行性算法,结合船舶在海上航行过程中的特点,生成可靠的船舶避浅航线。以实现最短航程为目的,建立以避开浅滩区域、控制转弯角度以及减少转向点数目为约束条件的航线设计模型。在模型建立过程中,利用栅格法对船舶航行环境进行栅格化处理,采用人工鱼群算法生成初始航线,结合船舶航行习惯对航线作进一步的优化和调整,从而实现船舶避浅。试验结果表明:与使用经验指导的船舶避浅航线相比,通过该算法生成的航线,符合船舶避浅航线的设计规则,所生成的航线具有经济、可靠的优点。     

连续施工水域船舶航线规划

主要研究海上施工分布较为密集且各个施工点的影响范围较大,各个施工点的影响范围相互交织而形成的连续型施工水域。对施工作业的影响区域建立危险度模型,为连续施工水域中的船舶航线规划建立航线规划数学模型。建立以航线总长度最短和路径危险度值最小为目标的非线性多目标航线规划数学模型。由于在连续施工水域中,航线规划的数学模型是非线性多目标的数学模型,为更合理地评价各条航线,还建立航线评价模型。根据航线评价模型求得通过连续施工水域的最优航线。     

人工智能在船舶航行数学建模中的应用

为保障船舶在海上安全航行,提出人工智能在船舶航行数学建模中的应用。使用Maklink图论方法描述海上作业点分布,建立作业点Maklink连接图,生成船舶在作业水域内可航行网络图。建立船舶在海上作业区域航线规划数学模型,并设置约束条件;利用Dijkstra算法求解船舶在海上作业危险区域航线规划模型,得到船舶航行初始航线;利用人工智能算法内的蚁群优化算法对船舶航行初始航线实时优化处理,得到船舶航行最终航线,为船舶穿越海上作业区域实时导航。实验结果表明,该方法可有效生成船舶在作业水域航行网络图,得到初始航线并对初始航线优化处理,应用效果较佳。     

基于ECDIS的航线自动规划算法设计

针对目前航海任务中主要依赖航海人员手动拟定计划航线的问题,提出基于ECDIS的航线自动规划算法,提取电子海图数据并划定碍航区,利用Delaunay三角网构建海洋环境模型,以改进的A星搜索算法自动规划出一条最优航线。对比商业ECDIS平台经验航线组合航路,实验结果表明,该算法自动规划的航线航程更短,航路点更少,在复杂的大面积海域中,可搜索到一条经济安全的航线。     

基于深度强化学习的船舶航线自动规划

为解决传统船舶航线规划算法缺少对经验航线的参考及不适用于真实航行需求的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)船舶航线自动规划算法,用以在电子海图中提供拟合航道,生成适宜真实航行情况的自动规划航线。这种算法采用当前神经网络和目标神经网络2个二层神经网络结构,达到打乱数据相关性的目的,将智能体的经验存储为经验池,通过随机采样,防止出现局部收敛的问题,实现对未训练的电子海图进行航线规划的功能。通过计算机仿真和实际规划验证,说明该方法可有效实现设计功能。     

蚁群算法和遗传算法结合的航线生成

为在设计航线时获取最优航线,研究蚁群算法与遗传算法相结合的航线生成方法,讨论海图信息离散化、蚁群搜索产生航线初始种群、遗传优化获取最优航线等问题。介绍海图信息网格结构及网格属性计算方法,蚁群搜索航线的策略及信息素的更新,遗传优化航线的各种操作方法,航线辅助生成系统的功能,验证方法的可行性和模型的准确性。     

基于数据驱动的船舶航线实时优化

为了给不同海况下的船舶安全航行提供保障,设计基于数据驱动的船舶航线实时优化方法。利用数据驱动方法采集船舶历史航线、海域风速、风向、波高等海况数据,选取K-means聚类算法聚类海况数据,构建海况知识库。依据海况知识库内的船舶航线信息与航线转向点信息,划分船舶航线为不同航段。依据船舶航线的航段划分结果,以航行总时间最短以及总油耗最低为目标函数,设置船舶航速约束与转向点位置约束作为约束条件,构建航线实时优化模型。选取蚁群算法求解所构建的优化模型,输出航线实时优化结果。结果表明,该方法可以实时优化航线,降低船舶的航行时间与主机油耗,适用于不同海况的船舶航行。     

一种基于AIS数据的船舶航线自动规划方法

为采用航线自动规划技术设计出最优船舶航行路径,提出一种基于船舶自动识别系统(Automatic Identifi-cation System,AIS)数据和航行区域栅格化地图建立环境模型,结合蚁群算法求解最优航线的航线自动规划方法.对航行区域地图进行栅格化处理,利用海量AIS数据定义可通航栅格和障碍物栅格,结合邻接矩阵...     

基于改进蚁群算法的船舶冰区航行路径规划

在北极航道开通的背景下,针对在冰区航行环境中船舶航行路径选择的特殊性,通过改进蚁群算法提高船舶航行路径的规划效果。综合考虑航线距离、航行操作复杂度和流冰规避在内的冰区航行路径影响因素,建立路径选择多目标规划模型,结合人工势场法对蚁群算法进行改进,通过人工势场法获得初始路径和节点间距离因素构造启发信息,并以电子海图为基础建立海冰覆盖率分别为30%和50%情况下的冰区航道环境栅格模型,将算法应用在栅格模型中对算法进行验证。结果表明:该算法实现简单,规划的路径优良,能够有效地满足船舶在冰区复杂环境中航行路径规划的需要。     

基于多维度数据挖掘的船舶最优航线生成研究

为了使船舶以最佳航线到达目的地,研究基于多维度数据挖掘的船舶最优航线生成方法。通过官方电子海图挖掘海域港口、陆地物标等多维度坐标数据后,使用改进随机路径图算法生成船舶初始无向路径网络图后,从航行安全距离和航线目的地潮汐时间维度,设置最优航线生成指标。依据该指标和初始无向路径网络图,利用改进和声搜索算法生成最优航线。实验结果表明：该方法可有效生成船舶初始航线路线和最优航线,生成的最优航线适应度数值较高,实际应用效果好。