蚁群优化算法在船舶电力系统重构中的应用

船舶工业的发展是我国国防工业、交通运输的重要基础,船舶电力系统的故障重构一直是国内外研究的热点,船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。本文提出了一种改进的蚁群算法对船舶电力系统故障重构问题进行研究,并通过实例分析和实验仿真将改进后的蚁群算法和传统基本蚁群算法进行对比分析,得出了改进后的蚁群算法在船舶电力系统故障重构问题上具有更加优越的性能。     

基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

船舶网络中的均衡化信道资源分配算法设计

船舶网络信道资源分配算法存在时间长、效果差等问题,导致信道资源分配不均衡、船舶网络通信质量差,为了解决该问题,提高船舶网络通信质量,提出一种船舶网络中的均衡化信道资源分配算法。首先对船舶网络的信道资源分配研究进行分析,并建立船舶网络信道资源分配的目标函数,然后引入蚁群算法对船舶网络信道资源分配的目标函数最优解进行搜索,最后进行船舶网络信道资源分配仿真模拟实验。结果表明,本文算法可能较好实现船舶网络信道资源分配均衡,提高了船舶网络数据传输的成功率,大幅度改善了船舶网络信道通信质量,克服了当前船舶网络信道资源分配算法存在的局限性。     

海上船舶行驶避碰策略研究

设计合理的船舶行驶避碰策略对于保证船舶安全行驶具有重要的现实意义。本文研究船舶运动参数、船舶碰撞危险度以及适应度函数,最后通过粒子群算法、改进的混沌粒子群算法和免疫粒子群算法进行海上船舶行驶避碰仿真,确定切实可行的海上船舶行驶避碰方案。     

船舶电力系统故障恢复中免疫克隆选择算法研究

在船舶电力管理系统中,网络故障恢复能力作为至关重要的一项内容,正受到越来越多的关注。如果船舶在航行过程中,电力系统中的某个部位发生异常,此时电力恢复系统会快速定位故障的位置和种类,采取进一步的措施防止故障扩大,避免影响船舶的安全航行。本文首先研究船舶电力系统故障恢复系统中的主要组成部分,介绍其关键功能,并采用免疫克隆选择算法对故障系统中的核心功能进行数学建模。通过仿真实验,本文提出的免疫优化算法能够快速排除系统故障,取得了良好效果。     

改进蚁群算法的船舶软件系统可靠性评价

船舶软件系统可靠性是评价软件系统生命周期的一个重要指标,支持向量机在船舶软件系统可靠性评价中存在的参数优化难题,使得船舶软件系统可靠性评价错误率大。以减少船舶软件系统可靠性评价错误率为目标,提出改进蚁群算法的船舶软件系统可靠性评价方法。首先分析当前船舶软件系统可靠性评价国内外研究状态,指出了参数对船舶软件系统可靠性评价结果的影响程度,然后采用改进蚁群算法对支持向量机的参数进行估计,并应用于船舶软件系统可靠性评价的建模中,最后与传统支持向量机的船舶软件系统可靠性评价方法进行对比分析。结果显示本文算法的船舶软件系统可靠性评价错误率大约为5%,而传统支持向量机误率大约为10%左右,本文算法的船舶软件系统可靠性评价可信度更高。     

改进蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识方法研究

船舶的工作环境十分复杂,纵向运动参数辨识可以保证船舶的正常航行,避免意外事故的发生。针对当前船舶纵向运动参数辨识方法存在难以找到全局最优值、参数搜索精度低等不足,设计了基于改进蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识方法。首先对船舶纵向运动特点进行分析,将船舶纵向运动参数辨识看作是一个非线性优化问题,然后结合船舶纵向运动参数初始化蚁群种群,并通过模拟蚁群的搜索食物机制对船舶纵向运动参数最优解进行查找,当达到最大迭代次数时,得到了最优船舶纵向运动参数,最后对船舶纵向运动参数辨识方法的性能进行测试,改进蚁群算法可以得到高精度的船舶纵向运动参数辨识结果,船舶纵向运动参数辨识误差控制在有效范围内,验证了本文方法的有效性,并与其他船舶纵向运动参数辨识方法进行对比测试,本文方法的船舶纵向运动参数辨识更优,验证了本文方法的优越性。     

一种基于K-means改进蚁群算法的船舶航线设计方法

文章提出了一种基于K-means改进蚁群算法的船舶航线设计方法。首先利用Kmeans算法对栅格化海图情况进行聚类,模拟真实海况并得到多个具有区分特性标识的栅格类;然后将每一个类分别看成一个独立的TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),将蚁群算法应用在每个类内部和类之间,从而规划出一条船舶航线最短且能够安全避障的优化航线。通过仿真实验结果对比表明,该算法能够有效完成航线规划任务,并具有精度高、计算速度快等特点。     

VTB冷却系统的船舶电力推进系统设计研究

船舶的冷却系统对于船舶安全行驶非常重要。本文对电力推进船舶VTB冷却系统研究后,提出VTB冷却系统对船舶各个设备进行冷却需要满足的条件。进行冷却器系统的设计,利用优化理论将船舶冷却问题转换为以节能为主的目标函数,进行定量分析。最后进行计算结果分析,通过与独立冷却器相比说明本文的VTB冷却器实用性强。     

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。