海上应急物资配送路径规划模型的构建

为了提高海上应急物资配送和调度能力,提出基于蚁群智能优化的海上应急物资配送路径全局规划算法。根据海上应急物资配送物资规划路径进行运动学模型构造,构建海上应急物资配送路径规划的控制约束参量,以海上应急物资配送的中转节点作为聚类中心,采用蚁群优化算法进行海上应急物资配送路径的自适应寻优,以蚁群个体信息素作为导引参量,构建海上通信网络下的海上应急物资配送路径规划模型,采用蚁群算法进行海上应急物资配送路径规划过程中的寻优迭代,根据自适应寻优控制结果,实现海上应急物资配送路径规划优化。仿真结果表明,采用该方法进行海上应急物资配送路径规划的自适应性较好,规划调度能力,提高了应急物资的配送效率。     

移动网络海上应急物流路径规划算法

传统算法缺乏海上应急物流路径规划网络数据库的构建,导致在对物资配送时时间过长,为此设计一种移动网络的海上应急物流路径规划算法。应用航行条件的属性信息,以矩阵形式构建海上应急物流路径规划网络数据库,根据数据库内信息确定海上路径可通行的难易程度,并对海上应急路径当量长度计算,寻求到最短配送路径进行静态路径规划,考虑船舶行驶中航行环境会发生变化,提出动态规划流程,完成海上应急物流路径的规划。实验中对多个物资点配送,结果表明此次设计的移动网络的海上应急物流路径规划算法的物资配送时间比传统算法的物资配送时间短。     

舰船随机网络节点无线路由协议算法优化分析

为了提高舰船随机网络的传输性能,需要进行网络的节点无线路由协议优化,提出基于最短路径寻优的舰船随机网络节点无线路由协议算法。构建舰船随机网络节点的最优部署模型,采用无线路由节点的终端探测方法进行舰船随机网络路由传输的均衡控制,采用分集均衡调度的方法进行无线传输的负载均衡控制,基于最短路径寻优方法建立舰船随机网络的路由均衡协议,实现舰船随机网络节点无线路由协议优化。仿真结果表明,采用该方法进行舰船随机网络节点无线路由设计,提高了网络传输的均衡性,降低了输出误码。     

基于蚁群算法的舰船网络云资源调度

在应用现有方法时,由于任务执行与任务调度性能存在问题,因此在舰船网络云资源调度方法的设计中应用蚁群算法,提出一种基于蚁群算法的舰船网络云资源调度方法。在基于蚁群算法对舰船网络云资源调度方法进行设计的过程中,首先需要对舰船网络云资源实施初始化处理。每只蚂蚁都携带着基本任务信息,在此基础上对各资源可能被选的概率进行计算。根据蚁群算法对舰船网络云资源调度模型进行构建,模型由云资源代理模块、云资源目录模块、用户模块、用户代理模块构成。通过进行任务执行时间与调度任务总效用的对比实验,证明该方法的任务执行时间更短、调度任务总效用更高,实现了任务执行与任务调度性能的提升。     

基于精益管理的特种航运信息集成优化系统设计与实现——以中交国际航运有限公司为例

文章以从事半潜船特种航运服务业的中交国际航运有限公司为研究对象,对企业实际管理运营的关键环节即航运信息系统进行研究,设计和实现了针对特种航运业的信息集成优化管理系统。结合公司的管理需求以资源的合理调度和项目的科学管控为主要目的来设计,实现了公司日常管理工作的协同办公与网络实时监控,为企业的基础信息动态实时管理、成本维护、航线优化和船舶调度提供了科学和有效的方法,为企业提高了运营效率,减少了资源浪费。     

云计算环境下舰船内部信息资源全局均衡调度算法

舰船内部信息资源调度十分关键,针对当前舰船内部信息资源全局均衡调度算法存在结果不可信,调度效率低等难题,为了提高舰船内部信息资源全局均衡调度性能,提出云计算环境下舰船内部信息资源全局均衡调度算法。首先分析舰船内部信息资源全局均衡调度原理,建立舰船内部信息资源全局均衡调度数学模型,然后采用组合群智能算法对数学模型进行求解,搜索舰船内部信息资源全局均衡调度方案,并通过云计算环境将舰船内部信息资源全局均衡调度问题进行并行、分布式求解,最后进行了舰船内部信息资源全局均衡调度仿真实验,结果表明,本文算法的舰船内部信息资源调度速度快,可以实现资源负载均衡,同时舰船内部信息资源全局均衡调度结果要优于其他方法。     

海上突发事故应急船舶调度的优化模型研究

当海上突发事故时通常选择距离事发地点最近的船舶进行调度,但是受到海上气象天文,海况,应急船舶的配置等因素的影响,距离事发地点最近的救助点到达事故地点的时间未必最短和最可靠,并且对于海上突发事件来讲,往往单一船舶的调度无法平息事故,需要跨区域甚至跨国进行合作。文中结合海上突发事故的突发性和随机性,提出了多部门调度多种船舶的组合优化模型。该模型以船舶应急时间最短为目标,给出了最短应急时间的求解方法,数值算例表明了算法的有效性和实用性。     

基于云计算技术的船舶通信网络动态负载均衡研究

为了提升动态负载均衡效果,提出基于云计算技术的船舶通信网络动态负载均衡方法。利用直觉模糊时间序列算法预测云计算船舶通信网络服务器负载,对比分析预测负载与服务器负载上下限阈值,决定服务器内虚拟机是否需要迁移,若需要迁移,则以最短迁移时间与最小迁移量为目标,建立迁移目标虚拟机集合选择模型,利用遗传算法求解该模型得到迁移目标虚拟机集合,并以最大剩余容量为选择策略选择目标服务器,动态在线迁移目标虚拟机集合至目标服务器完成船舶通信网络动态负载均衡。实验证明：该方法可实现船舶通信网络动态负载均衡;不同任务数量时,该方法的动态负载均衡效果均较优;不同虚拟机数量时,该方法可有效降低任务截止时间违背率。     

大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化

为解决常规船舶网络信息传输方法传输稳定性较低的不足,提出了大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,基于多进程的船舶网络信息传输整合,优化船舶网络通信PCI地址映射机制,改善船舶数据传输信息的打包方式,完善船舶无线网络信息传输协议,实现大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,实验数据表明,提出的船舶网络信息传输方法较常规传输方法,传输稳定性提高25.71%,适合于大数据资源调度下的船舶网络信息传输。     

大数据资源调度下舰船通信信息全同态加密研究

舰船通信信息加密时电路压缩和自举过程计算复杂,涉及大量的大整数乘法运算,导致最终加密安全性不高,针对这一不足,研究一种大数据资源调度下舰船通信信息全同态加密方法。首先转换处理舰船信息密钥,在大数据资源调度下,设定一个整数环,降低加密过程的计算量,设定控制信息熵,控制信息字节流加密过程,完成对大数据资源调度下舰船通信信息全同态加密的研究。实验准备不同硬软件参数的宿主PC及虚拟机,搭建一个MapReduce集群来模拟舰船通信传输过程,采用2种传统加密方法与之对比,控制不同的加密时间。结果表明,本文研究的全同态加密方法计算得到的安全系数更大。