免疫粒子群算法在夜航船舶避碰规划中的应用

受夜晚环境的影响,传统的船舶在航行过程中存在碰撞事故多发的问题,为此应用免疫粒子群算法对夜航船舶避碰规划方法进行优化设计。首先利用航行船舶上的AIS设备确定夜航船舶运动参数,并结合障碍船的位置划分夜航船舶会遇态势。设置夜航船舶安全会遇距离并计算夜航船舶碰撞危险概率。应用免疫粒子群算法更新船舶速度和位置,当两船之间的碰撞危险度达到危险区间,确定避碰时机以及幅度,进行夜航船舶避碰规划。实验结果表明,应用免疫粒子群算法,能够有效地降低碰撞事故发生率。     

船舶避碰的粒子群-遗传(PSO-GA)的混合优化算法研究

随着海运航线的愈加繁忙,船舶碰撞事故时有发生,为避免船舶发生碰撞,船舶避碰决策研究已成为目前研究的热点.本文在既往研究的基础上,综合考虑船舶避碰的经济性及安全性要求,基于粒子群算法、遗传算法与非线性编程理论,建立了船舶避碰路径规划的优化模型,并通过具体案例进行仿真分析.仿真结果显示,粒子群遗传混合优化算法的收敛速度较快,船舶避碰的优化路径能够同时满足经济性及安全性要求,算法的有效性及运算效率均有了显著提高.     

海上多目标船物联网智能避碰辅助决策研究

船舶在海上航行的过程中,多船相遇会有不同的情况。本文将基于模拟退火的粒子群优化算法应用于海上多目标船舶智能避碰辅助决策中,建立船舶转向避碰幅度目标函数模型。最后利用仿真实验说明本文算法提高了全局的收敛速度、稳定性和通用性。     

基于模型预测控制的船舶自主避碰方法

针对海上多船会遇情况下的船舶自主避碰问题,提出一种基于船舶运动数学模型的开阔水域船舶自主避碰方法.该方法利用模型预测控制(MPC)算法,在考虑船舶操纵性和避碰规则的条件下,采用模糊数学理论分析船舶航行过程中的碰撞危险度,进而构建避碰算法的评价函数,实现船舶自主避碰.仿真结果表明,该算法能解决开阔水域多船会遇情况下的船舶自主避碰问题,验证了算法的有效性.     

基于粒子群-遗传优化算法的船舶避碰决策

为能在开阔水域中提升船舶驾驶员在多船会遇场景下的避碰决策能力,按照国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Prerenting Collisions at Sea,COLREGs)的要求,综合考虑船舶航行的安全性与经济性,提出一种基于粒子群-遗传(Partide Swam Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)的混合优化避碰决策算法。基于最近会遇距离(Distance of Close Point of Approaching,dCPA)和最近会遇时间(Time to Close Point of Approaching,tCPA)确定船舶碰撞危险度(Collision Risk Index,ICR)的计算方法,基于转向幅度与航行时间建立避碰决策目标函数。基于PSO-GA算法具有提高收敛精度和加速全局寻优的特点,当ICR≥0.5时,启动PSO-GA算法,获得让路船舶在全局范围内的最佳转向幅度和在新航向上的航行时间。仿真结果表明:与单独使用PSO或GA算法相比,PSO-GA算法能够以较少的迭代次数找到安全经济避碰航线。提出的避碰决策算法能够为船舶驾驶人员在避碰决策中提供参考,有助于提升船舶航行的安全性和降低船舶碰撞事故发生的风险。     

基于遗传算法规划路径的船舶避碰系统

为了更好地解决船舶避碰路径规划问题,寻找到船舶运动的最优最短的避碰路径,提出了遗传算法规划路径的船舶避碰系统,首先在遗传算法的选择、交叉和变异阶段,利用粒子群算法引入强化变异、改进交叉对象、变异淘汰机制,从而对遗传算法进行自我调整,避免遗传算法陷入局部最优,然后,将寻优得到的最优个体的位置与速度进行解码,得到最优的船舶避碰规划路径,最后进行了仿真实验。实验结果表明,本文算法不仅能够得到最优的船舶运动避碰路径,安全性高,而且整个求解所需时间最少,具有明显的优势,对于船舶运动避碰路径规划问题求解具有较好的可行性。     

智能化海上航行模拟器中的避碰算法研究

在全球化经济快速发展的今天,传统的航运管理模式已经不能良好适应错综复杂的海洋环境,更多基于智能化的管理系统已经取代了人工。本文从实际的海洋运输需求出发,结合传统的海航模拟器,设计一种新型的船舶避碰训练平台,从而最大程度上降低海洋事故,同时也极大降低了训练成本。本文首先基于AIS系统对船舶的运动控制模型进行研究,然后结合自回归预测算法和粒子群避碰适度函数,对船舶运行时的避碰模式建立动态调整策略,从仿真结果可以得到,此算法能够实现较好的避碰效果。     

内河船舶避碰决策研究现状及趋势分析

本文将船舶避碰研究分为船舶领域、船舶碰撞危险度和船舶避碰决策优化方法三个部分进行综述,通过与船舶避碰整体研究的对比,分析内河船舶避碰研究的现状,得出内河船舶避碰的研究趋势,并得到内河船舶避碰会从二维避碰向三维避碰研究转变、完善船舶领域和碰撞危险度模型及引入先进理论算法等研究趋势。     

基于选择性神经网络集成的船舶避碰问题研究

船舶碰撞危险度的确定是保证海上船舶航行安全的重要问题,也是一个复杂的过程,受很多因素的影响,具有很强的非线性特征。神经网络集成是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各种神经网络在该示例下的输出共同决定。本文基于粒子群优化算法实现一种选择性神经网络集成方法,并基于该方法对船舶碰撞危险度问题进行了建模。仿真结果表明,基于粒子群算法的选择性神经网络集成方法适合于船舶避碰问题模型,且模型的精度很高。     

基于航迹推演的船舶动态智能避碰方法

针对受限水域船舶动态智能避碰问题,将航迹预测与改进速度障碍相结合,提出一种船舶动态智能避碰方法。建立两船相对运动模型并实时计算船舶避碰运动参数,基于三自由度船舶操纵运动数学(MMG)模型和Kalman滤波算法分别预测本船(OS)和目标船(TS)下一时刻运动状态;然后结合《国际海上避碰规则》(简称《规则》)、良好船艺、航迹预测模型、速度障碍算法和航向控制系统等分析设计船舶动态智能避碰决策模型;通过仿真试验验证动态智能避碰决策模型的可行性和有效性。结果表明：该算法可满足受限水域两船和多船复杂会遇局面下船舶智能避碰,实现动态避碰条件下的船舶安全航行。