船舶网络通信最优路径的规划与设计

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。     

船舶无线网络通信路径最优规划方法分析

为了解决传统船舶无线网络通信信息传输速率慢的问题,提出船舶无线网络通信路径最优规划方法。建立EECN和TECN双网结构,获取不同长度的通信链路数据流信息,提出TGP路径算法,根据通信数据流信息计算所有无线通信路径,最后设置评估参数量和对应权重,对各路径进行传输评估,根据评估结果选取最优路径,实现无线网络通信路径最优规划。实验数据表明,与传统规划方式相比,应用设计通信路径最优规划方法,无线网络通信数据接收速率提高19.5%,数据发送速率提高22%,可以明显提高船舶无线网络通信传输效率。     

船舶无线网络通信路径最优规划方法分析

针对传统船舶网络通信最优路径的规划方法存在的误码/丢包率高、数据传输时延长的缺陷,提出船舶无线网络通信路径最优规划优化方法。结合船舶无线网络的通信原理,构建相应的物理结构,并确定通信的起点和终点位置。在此基础上生成多条通信路径,对其进行计算,并从带宽、部署成本、时间开销等多个方面设置约束,在多约束下得出船舶无线网络通信路径的最优规划结果。通过与传统规划方法的对比得出结论:设计规划方法得出的最优通信路径的误码率和丢包率分别降低了2.12%和0.51%,且数据传输速度得到有效提升。     

改进LEACH算法的船舶无线网络路由算法机制

路由算法是船舶无线网络通信的重要技术,当前船舶无线网络路由算法的能量消耗比较大,影响船舶无线网络生命周期,同时存在船舶无线网络数据传输时延长的缺陷,为了解决当前船舶无线网络路由算法存在的局限性,设计了一种改进LEACH算法的船舶无线网络路由算法。首先对LEACH的船舶无线网络路由算法工作原理进行分析,找到引起不足的因素,然后根据最优簇首数对船舶无线网络进行分区,并选择最优节点作为簇首,最后对船舶无线网络的路由通信机制进行改进,以减少数据传输能耗,并进行了船舶无线网络路由算法的性能测试实验。结果表明,本文算法能够大幅度降低船舶无线网络路由数据传输错误概率,节约了船舶无线网络路由数据传输的能耗,提高了船舶无线网络路由可靠性,较好克服了当前船舶无线网络路由算法存在的不足,具有较好的实际应用价值和理论研究意义。     

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。     

船舶物流路径规划的数学模型构建及求解

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。     

云计算下船舶数据中心的网络流量恶意攻击机制

随着现代舰船信息化发展,基于云平台的数据交互及无线传感网络通信成为船舶信息系统常用的基础技术平台;同时,无线传感网络数据通信平台位列于复杂多变的海上环境之中,较易受到无线电子干扰及网络通信恶意攻击,其中针对通信业务的欺骗攻击及破坏路由机制的虫洞攻击是海上通信网络恶意攻击的主要手段。本文对基于云平台下的船舶数据中心及无线传感网络通信算法安全性进行分析,引入了DV-HOP算法进行反虫洞攻击,有效保障海上通信环境的安全。     

智能全电船的低能耗路径规划算法研究

针对以锂电池组作为电源的智能全电船路径规划,考虑包括海流、风和浪的复杂海洋环境对船舶能耗产生的很大影响以及锂电池组有限的能量,提出了一种以能耗最少为主要优化目标的路径规划算法。基于概率路图法构建全电船航行路线图;通过分析船舶在海流环境中的阻力模型,建立了全电船的能耗函数;提出了能耗最优的改进A~*搜索算法,并且将该算法在不同的海流状态下进行了仿真试验。仿真结果表明,该算法相比于传统的以距离最优算法能够节省更多的能量,得出一条更加经济环保和实际可行的路径,有效地提高了智能全电船的续航能力。     

环境最优区域动力定位控制方法的研究

环境最优区域控制是以能耗最小化为目标的船舶动力定位控制方法。环境最优区域控制是根据平均环境作用力自动控制船舶艏向至最优艏向角,通过对船舶状态的预测控制,在不使用任何环境传感器的情况下,用最少的能量,使其保持在限定的区域内运动,达到节约燃料、减少有害气体排放的目的。首先,建立了船舶数学模型,并采用环境最优艏向控制思想,使船舶以固定的半径和很小的回转速度做定常回转运动直至平衡位置,找到最优艏向角。在回转运动过程中,利用所设计的带有积分环节的非线性反步控制法对船舶运动进行控制。然后,通过预测船舶的状态,以能耗和精度为最优目标函数,采用滚动优化策略研究了区域预测控制,使船舶运动保持在限定的区域内。最后,对所研究的控制方法进行了仿真验证。结果表明,该方法达到了环境最优区域控制的目的。