舰船货物运输物流最优路径选择研究

舰船货物运输物流最优路径可以降低企业的运输成本,因此对其进行研究具有十分重要的经济价值,为了获得最优的舰船货物运输物流路径,提出了组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择方法。首先分析当前舰船货物运输物流最优路径选择研究的现状,找到难以找到舰船货物运输物流最优路径的原因,然后设计了舰船货物运输物流最优路径选择的数学模型,采用蚁群算法和粒子群算法的组合算法进行求解,搜索舰船货物运输物流最优路径,最后与单一的蚁群算法和粒子群算法进行舰船货物运输物流最优路径选择仿真实验。结果表明,组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择结果不仅要明显优于单一的蚁群算法和粒子群算法,而且提高获得了最优舰船货物运输物流路径的成功率,选择效率也得到了明显的改善。     

人工智能技术在船舶轨迹规划中的应用

轨迹规划可以提高船舶航行的效率,并且保证船舶航行的安全。当前船舶轨迹规划方法存在生成轨迹效率低、船舶轨迹规划并非全局最优的缺陷,为了提高船舶轨迹规划的精度,设计基于人工智能技术的船舶轨迹规划方法。首先对当前船舶轨迹规划研究现状进行分析,指出各种船舶轨迹规划方法的不足,然后建立船舶轨迹规划的性能评价指标,引入计算机人工智能技术中的蚁群优化算法进行求解,根据求解结果得到最优船舶轨迹规划路径,最后进行船舶轨迹规划的验证性测试。结果表明,蚁群优化算法可以快速、准确找到最优船舶轨迹规划路径,克服了当前方法易找到局部最优的船舶轨迹规划路径难题,具有一定的实际推广价值。     

双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。     

改进遗传算法的船舶航行路径规划方法

船舶航行环境十分复杂,路径规划是保证船舶智能航行的基本技术,针对当前船舶航行路径规划方法存在搜索最优路径速度慢、得到最优路径质量差等缺陷,设计了基于改进遗传算法的船舶航行路径规划方法。首先对船舶航行路径规划原理进行分析,构建船舶航行路径规划的建模环境,然后产生船舶航行路径规划的可行解,引入改进遗传算法模拟生物进化机制对船舶航行路径规划可行解进行分析,搜索到最优的船舶航行路径规划方案,最后在Matlab 2017平台上进行了船舶航行路径规划仿真测试。改进遗传算法不仅能够在有效时间内找到最优的船舶航行路径规划方案,让船舶航行路径十分安全,能够有效避开所有障碍物,而且找到船舶航行路径规划方案的迭代次数明显减少,是有一种有效的船舶航行路径规划方法。     

人工智能算法的舰船路径规划

为了实现对舰船航行的智能调度,需要进行舰船路径规划设计,提出一种基于人工粒子群智能算法的舰船路径规划方法。构建舰船航行路径分布的网格结构模型,将舰船航行区域内的各个对象表达为人工粒子群个体,采用四元素的扩展卡尔曼滤波方法构造舰船航行路径规划的约束参量模型。构造舰船航行路径规划的控制目标函数,以舰船动态性能和稳态性能为优化目标,采用人工智能群算法进行航行路径的自适应寻优,实现舰船路径规划。结果表明,采用该方法进行舰船路径规划,能准确跟踪舰船航行的方位角和姿态角,实现路径实时跟踪,提高了舰船路径的准确规划能力。     

粒子群优化算法在舰船路径优化仿真中的应用

为保障舰船安全稳定航行,显著提升舰船续航能力,设计了基于粒子群算法的舰船路径优化方法。使用概率图法构建舰船航行路线图,按舰船在航行性能方面的评价指标,构建与舰船航行路线图相关、综合考虑舰船转弯角度以及地形威胁等约束的舰船航行路径优化模型,并应用改进粒子群算法求解所构模型,得到满足约束条件的舰船航行初始最优路径。之后通过删除冗余点的方式对舰船航行初始最优路径实施平滑优化处理,得到最终的舰船航行最优路径。实验结果表明,该方法可收获更优的舰船航行路径,舰船按该路径行驶,更有利于续航,使舰船航行任务得以有效完成。     

基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪

针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。     

物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用

为解决传统船舶航行避碰效果不佳的问题,对物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用情况进行分析。通过对舰船避碰系统结构框架进行分析,采集船舶航行参数及船舶最佳航行路线。基于参数采集结果,进一步对舰船避碰系统中的物联网感知层查询树算法性能进行优化,实现对舰船避碰系统的有效控制,保证船舶航行安全。最后通过实验证实,物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用,对船舶航行具有更加精确有效的控制效果,充分满足研究要求。     

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。     

海上极端恶劣环境下舰船避碰系统设计

在海上极端恶劣的环境下,为确保舰船安全航行,应当避免舰船之间碰撞事故的发生。舰船作为大型机电液一体化设备,一旦发生碰撞会造成严重的后果,由此使得避碰系统成为舰船安全航行中不可或缺的辅助系统之一。为最大限度发挥避碰系统的作用,必须保证设计的避碰系统能够满足极端恶劣环境的使用需要,可以成功避让静态和动态的障碍物,按照重新规划的轨迹航行,使舰船安全抵达目的地。