基于蚁群算法的航线自动生成方法

利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入Adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显示,本文方法比对比方法的搜索能力更强,效率更高,得到的航线不仅有效避开了海上障碍物与禁航区,而且距离更短,是一种有效的航线自动生成算法。     

船舶航线生成研究

基于减轻船舶驾驶航线绘制劳动强度,克服绘制过程中人为主观因素影响的考虑,引进了蚁群计算法自动生成船舶航线研究问题。利用电子海图、阐述更好信息、搜寻策略、划分网络、选取航线、不航航和算法流程的具体做法。案例验证证明：船舶航线生成运用蚁群计算法具有准确和时效性。该研究实现了运用专家的搜寻策略思维下的船舶航行航线绘制的自动化,为制定船舶航线的高效、安全提供了理论依据。     

数据驱动的舰船航线生成算法

为了保障舰船能够安全地在海洋中进行航行,必须设计出安全科学合理的航线。针对传统的航线生成算法存在着各种不同的缺陷,设计出了数据驱动的舰船航线自动生成算法。首先利用蚁群算法进行搜索,产生舰船航行航线的初始种群,然后利用遗传算法对各种航线进行优化,获取最优舰船航线。最后进行仿真测试,实验结果表明,本文算法能够获得比对比算法更优的舰船航线,同时,所耗费的时间亦少于对比算法,具有比对比算法更高的实时性,是一种有效的舰船航线自动生成算法。     

蚁群算法和遗传算法结合的航线生成

为在设计航线时获取最优航线,研究蚁群算法与遗传算法相结合的航线生成方法,讨论海图信息离散化、蚁群搜索产生航线初始种群、遗传优化获取最优航线等问题。介绍海图信息网格结构及网格属性计算方法,蚁群搜索航线的策略及信息素的更新,遗传优化航线的各种操作方法,航线辅助生成系统的功能,验证方法的可行性和模型的准确性。     

改进蚁群算法及其在船舶最优航线导航中的应用

由于海洋航行环境复杂,同时受到各种风、浪、流等多种因素的影响,使得在通航水域发生的安全事故随之增加,造成巨大的财产损失,同时危及船员的生命安全。为了保障船舶在海洋上安全高速航行,必须设计出最为安全可靠的最优航线。针对传统的蚁群算法在船舶最优航线导航过程中后期存在收敛速度慢、易出现停滞的缺陷,设计一种改进的蚁群算法进行船舶最优航线导航。首先利用混合更新策略,对船舶航线栅格上的信息素进行更新,然后在找到的船舶的所有可行航线中,搜索出最优航线,最后进行仿真测试。实验结果表明,相比较于对比算法,改进蚁群算法搜索到的航线更优,更为安全可靠,所耗费的时间少于对比算法,是一种效率高、可靠性好的船舶最优航线导航算法。     

一种基于AIS数据的船舶航线自动规划方法

为采用航线自动规划技术设计出最优船舶航行路径,提出一种基于船舶自动识别系统(Automatic Identifi-cation System,AIS)数据和航行区域栅格化地图建立环境模型,结合蚁群算法求解最优航线的航线自动规划方法.对航行区域地图进行栅格化处理,利用海量AIS数据定义可通航栅格和障碍物栅格,结合邻接矩阵将栅格地图矩阵化,基于蚁群算法和计算得到的邻接矩阵求取最优规划航线.通过在中国沿海港口进行实例验证,说明该方法在全局最优航线自动规划方面具有经济、便捷、安全的应用效果.     

基于电子海图的最佳航线优化算法

自动化的航线设计有助于更好发挥电子海图的智能性,进一步提高航线的安全性、经济性和可靠性。首先,对电子海图进行栅格化处理并以不同的颜色值填充不同的碍航物,提取碍航物包围盒,在此基础上,求取一条基本绕障航线。运用elasticity算法进行优化,充分利用栅格间的邻接关系,自动搜索一条最短的安全航线。该算法具有稳定性好、算法简单、搜索效率高的优点。实验结果表明,该算法可应用于大面积复杂海域的航线规划和实时避障。     

多约束条件下气象航线规划的智能混合算法

针对船舶航线规划面临气象条件、水文地理、航行需求、船舶物理特性等复杂条件约束的情况,为设计同时满足船舶航行安全性和经济性需求的最佳气象航线,提出一种结合传统A*算法和遗传算法的智能混合算法。该算法使用A*算法来提升遗传算法初始种群质量并加快搜索速度,根据航行需求和多约束条件设计目标函数和适应度函数,采用多种群技术和精英保留策略增加种群多样性并加快算法收敛速度。遗传算法在航线搜索的一个方向上是连续的,这与其他采用离散网格系统的算法相比拥有更高的搜索精度。实验结果表明该智能混合算法能高速、有效地完成船舶气象航线规划设计。     

基于改进型遗传算法的舰艇航路规划研究

针对当前舰艇航路规划所要考虑的因素,运用遗传算法探讨舰艇的航路的优化设计问题。运用蚁群搜索的策略生成初始航线种群,并采用网格序号进行一维编码,通过构建适应度函数进行航线的选优工作。以电子海图作为平台,经过编程仿真试验得到了设定海区的最优航线。仿真结果表明,改进的遗传算法提高了搜索效率,得到了较为满意的结果,基本可以解决设定海区的航路规划问题。     

集装箱船运物流航线选择算法研究

首先分析不同航线选择算法的优缺点,然后对本文所采用的A~*算法进行阐述。将集装箱船的航线选择问题转化为数学模型,并且通过无向图寻优法获取最佳的航行路线,最后根据不同的估价函数分析出搜索的最佳航线。与Dijkstra算法相比,A~*算法搜索点数少,搜索效率高。