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《舰船科学技术》2019,(2)
船舶物流路径规划的研究具有十分重要的经济价值,当前船舶物流路径规划方法无法找到最优的船舶物流路径规划方案,使得船舶物流运输的成本过高,为此本文设计了基于蚁群算法和粒子群算法的船舶物流路径规划方法。首先分析船舶物流路径规划研究的历史,建立船舶物流路径规划的数学模型,然后采用粒子群算法对船舶物流路径规划的数学模型进行求解,找到有效的船舶物流路径规划方案集合,并在此基础上采用蚁群算法对船舶物流路径规划方案集合进行搜索,找到最优的船舶物流路径规划方案,最后与单一蚁群算法、粒子群算法进行了船舶物流路径规划问题求解的仿真实验。本文方法避免了单一蚁群算法、粒子群算法求解速度慢,难以找到最优船舶物流路径规划方案不足,得到的船舶物流路径规划方案可以帮助企业节约物流运输成本。 相似文献
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阻力是船舶最重要的性能之一,阻力最小是构建船型的首先目标,当前最小阻力船型优化方法存在阻力大等缺陷,为了得到最小阻力的船型,设计基于粒子群算法的最小阻力船型优化方法。首先对当前最小阻力船型优化研究现状进行分析,并建立了最小阻力船型优化的数学模型,然后采用粒子群算法对最小阻力船型优化的数学模型进行求解,找到最小阻力船型优化方案,最后通过与其它方法进行最小阻力船型优化仿真测试,结果表明,相对其它最小阻力船型优化方法,粒子群算法可以更快找到最小阻力船型优化方案,最优船型的阻力大幅度下降,可以应用于实际的最优船型设计中。 相似文献
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基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构 总被引:1,自引:0,他引:1
船舶电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据船舶电网结构的特点,提出了运用量子粒子群算法解决重构问题的思想。加入量子粒子群算法的离散化操作,使之能够满足船舶电网重构模型的要求。仿真结果说明该算法能够得出船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现了网络重构最优,并且通过相应的算例与其他优化算法进行横向比较的结果也验证了量子粒子群算法有更好的可行性。 相似文献
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船舶电力系统配电网故障恢复重构算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
配电网故障恢复重构问题是船舶电力系统中一个多目标、多约束的优化问题,针对当前算法存在配电网故障恢复精度低的缺限,提出了改进粒子群算法的船舶电力系统配电网故障恢复重构策略,首先建立配电网故障恢复重构问题的数学模型,然后采用改进粒子群算法进行求解,最后进行了船舶电力系统配电网故障恢复的仿真实验,结果表明,改进粒子群算法提高了配电网故障恢复重构精度,加快了配电网故障恢复重构速度,而且综合性能要明显优于其它配电网故障恢复重构算法,船舶电力系统具有重要的实际应用价值。 相似文献
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传统的船舶航向控制模型存在着航向控制精确度的缺陷,为此提出船舶航向非线性控制数学模型研究与分析。建立船舶航向分析坐标系对船舶航向参数进行确定,根据确定的参数建立船舶航向非线性运动数学模型,以上述模型为基础采用粒子群算法对船舶航向非线性控制程序进行编写与执行,实现了船舶航向非线性控制数学模型的建立。通过实验得到,建立的船舶航向非线性控制数学模型航向控制精确度比传统模型高出30.8%,说明建立的船舶航向非线性控制数学模型具备极高的有效性。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(6)
航线规划结果优劣直接影响船舶航行的安全以及成本,而当前船舶航线规划算法存在难以获得最优规划方案的缺陷。以获得理想的船舶航线规划方案为目标,提出一种人工智能算法的船舶航线规划方法。首先分析船舶航线规划研究的进展,设计船舶航线规划的约束条件,并建立船舶航线规划的数学模型,然后采用人工智能算法中的遗传算法模拟适者生存机制对船舶航线规划的数学模型进行求解,最后进行了船舶航线规划仿真实验。结果表明,人工智能算法能够在短时间内搜索到最优的船舶航线规划方案,相同条件下,相对于其他算法,不仅可以提高找到最优船舶航线规划方案的成功率,而且搜索到的船舶航线规划方案具有十分显著的优越性。 相似文献
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船舶电网系统结构直接对船舶电力系统运行的稳定性和可靠性产生影响,船舶航行过程中经常出现供电不足等问题,严重威胁船舶航行安全。为解决上述问题,采用三维点云数据聚类算法对船舶电网运行状态和可靠性进行评估计算,并结合可靠性评估计算结果对船舶配电系统结构进行优化设计,将船舶电网系统中的电缆设计为环状结构辐射网,以便保障电力系统运行效果。为了对船舶电网系统三维点云数据聚类提取分析算法的准确性进行检测设计了仿真实验,实验结果证实,三维点云数据聚类提取分析算法可更好的提高船舶电力系统的运行效果,保障船舶航行安全 相似文献
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船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。 相似文献