基于粒子群改进算法的水下滑翔机路径优化

水下滑翔机以其低功耗、低成本和低噪声等优势在海洋科研、环境监测、资源探测和军事侦察等领域具有广阔的应用前景。基于效率最优原则的水下滑翔机路径规划对降低滑翔机的功耗和快速到达指定位置至关重要。基于水下滑翔机效率模型的路径规划问题是一种非线性混合整数规划问题,针对此类问题在建立水下滑翔机效率模型的基础上提出粒子群改进算法。利用该算法,在效率最优原则下对水下滑翔机到达指定位置的路径进行优化。通过与其他算法比较可知,该算法能够比较快速地找到质量较高的最优解,适合解决非线性混合整数规划问题。     

浅析航线选择中的改进最短路径算法

利用改进的最短路径算法对船舶最佳航线最短路径作出定量描述,阐述Dijkstra算法和改进算法,并通过船舶最佳航线选择示例说明算法的应用,比较表明,改进算法在搜索效率上优于Dijkstra算法。     

混合粒子群算法及其优化效率评价

为克服粒子群算法后期搜索效率降低的缺陷,利用直接搜索法的局部搜索能力,提出一种求解优化问题的混合算法(SPSO-DS)。用一个具有代表性的测试函数进行了仿真实验,结果表明该方法效果显著,明显提高了优化计算效率。本文将“平均截止代数”和“截止代数分布熵”作为评价指标,对SPSO-DS的优化效率进行定量的评估,通过与其他粒子群算法进行比较,进一步说明了SPSO-DS的优化效率。     

基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。     

基于MapInfo的Dijkstra最短路径算法研究

Map Info平台数据结构简单,不具备空间数据拓扑关系,无法直接分析最优路径.针对上述问题,建立路网模型,通过道路预处理,使用Map Basic语言编程扩展Map Info的功能.在Map Info平台上成功地建立了空间数据的拓扑关系,实现基于Dijkstra矩阵算法最优路径的分析.最后,在路网模型上以图形的形式显示了计算结果,仿真结果与理论验证相符.     

蚁群算法在船舶路径优化仿真中的应用

随着航运业的发展,海上物流的经济性成为各国需要考虑的重要因素之一,对各港口的船舶进行路径优化成为现代航运业的重要研究方向。同时,船舶的路径优化朝着智能化方向发展。蚁群算法是解决路径优化问题最常用的算法,但是其求解结果往往陷入了局部最优解,在海上船舶路径规划中具有局限性。本文研究传统路径优化中的蚁群算法,针对海上船舶航行特点,对蚁群算法中的信息素更新策略及搜索区域机制进行改进,提高算法的效率。     

集装箱码头作业集卡调度模型优化

为推动我国港航业发展,提高集装箱码头服务效率,分析码头作业效率的影响因素,认为集卡调度是其中的关键问题,提出通过提高集卡重载率、降低空耗来提升效率,并通过实例计算说明最小等待时间算法和最短路径算法能缩短集卡总运行距离,提升码头作业效率。     

蚁群算法在舰船建模与控制中的应用

传统蚁群算法只能单纯针对舰船路径进行规划,且在规划计算过程中仅能针对一个目标进行分析计算,导致计算中的有效信息素过少,计算所建立的规划控制模型准确度降低。因此,本文提出蚁群算法在舰船建模与控制中的应用。首先,采用蚁群算法对舰船航行场景进行建模,并对模型中的有效信息素进行优化量的导入更新。最后,对完成更新信息素的模型进行多目标参量计算,实现提升蚁群算法规划控制模型的精准度。为了证明设计的有效性,通过对比仿真实验来完成验证操作并得出可行性结论。     

人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统

为降低紧急情况下船舶物流配送成本,设计了一个基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统。该系统的硬件包括了单片机、无线通信模块、电源模块,在软件部分,利用人工鱼群算法对配送路径进行了规划,以此完成基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统设计。实验结果表明,此次研究的配送系统不仅降低了船舶物流配送成本,还提高了船舶物流配送路径的规划速度,满足设计需求。     

基于群体智能的船艇货物配送路径图解优化模型构建

由于蚁群算法路径优化模型容易出现局部最优的问题,导致最终的船艇货物配送成本过高,为此构建一种基于群体智能的船艇货物配送路径图解优化模型。以配送路径的难易度系数为标准,对配送路径的当量长度进行计算,引用群体智能算法,确定货物配送路径的动态调整规则,运用图解法计算最短配送路径,完成路径图解优化模型的构建。通过实例论证分析的方式,确定该模型的有效性。结果表明,基于群体智能的路径优化模型较基于蚁群算法的路径优化模型具备优越性,货物配送总成本降低328.5元/天,且大大缩短了配送时长,提高了船艇货物配送效率。     

一种能有效规避威胁区的双层A^＊路径规划算法

针对路径规划中A^＊算法遇到威胁区易陷入局部搜索的问题,对扩展点的估计代价计算方式进行了改进,提出了一种基于A^＊的双层A^＊规划算法。在该算法的双层机制中,第一层规划的扩展点估计代价用第二层规划的结果来计算,使得搜索过程中扩展结点的估计代价更接近于真实代价,从而得到该结点更加准确的全代价值,引导算法向更合适的方向扩展,提高了搜索效率。实验表明：在较复杂的规划空间中,该算法能有效解决A^＊算法遇到威胁区陷入局部搜索的弊病。     

蚁群优化算法在潜艇三维空间导航规划算法中的应用

潜艇三维空间导航规划是指在已知或未知的条件下,利用环境建模与路径搜索方法,为潜艇规划出安全、快速、隐蔽的航行路径。为提高导航规划算法的稳定性与效率,本文对蚁群算法进行改进,给出一种基于多蚁群协同的并行优化的潜艇导航规划算法,并使用Matlab与VC++对该算法进行仿真实验。实验结果表明,本文算法能够得到较为可行的路径规划。     

船舶航行中快速疏散路径规划算法设计

传统船舶快速疏散路径模型对船舶航路交叉口限制不足,整体疏散速率较慢,为此提出船舶交通疏散路径规划算法。以船舶和航路为研究实体,以节点表示交叉口建立船舶疏散路径模型;以消散船舶路径冲突点为目标,建立目标函数,设置各变量界线。最后建立EERP算法,确定输入变量,根据目标函数界线执行路径计算,实现船舶疏散路径规划。仿真实验表明,与传统路径规划模型相比,该规划算法船舶交通冲突率降低27.4%;无阻疏散距离提高47.5%,有效提高了船舶交通疏散效率。     

标绘台标绘路径选择算法设计与实现

海图作业标绘台系统是航海作业与作战系统的重要设备,该设备具有战场态势显示,航迹记录等功能。能够记录、标绘自网络接收到的目标点信息,并将该信息交给海图标绘计算机,后者自动完成标绘动作。传统标绘台不会对输入点集合进行处理,标绘目标点的顺序就是传人的目标点的顺序,该顺序往往并不利于标绘操作。不好的顺序往往造成标绘时间长,标绘效率低的缺点。要提高标绘效率就需要对目标点集合进行合理的排序,选择出合理的标绘路径。文章研究参考了现在已有的路径选择算法,分析了它们的应用范围。通过数学分析,文章设计了一种局部最优的路径选择算法,并且给出了这个算法的C语言实现。通过在一些目标点集合上进行验证,该算法是可行的。该算法是局部最优的,而非全局最优的,在这是该算法需要改进的地方。     

高速公路收费系统应用程序远程自动部署

为有效解决人工更新高速公路收费系统应用程序效率较低且易出错的问题,对应用程序远程自动部署方案进行研究.主要对基于CentOS的高速公路行业应用程序自动部署进行分析,讨论部署Java程序时的解决方案和部署通用程序时的解决方案.在宁夏路网中心部署实施该基于CentOS的Java程序自动部署方案,应用结果表明,实施该方案之后,单个应用程序的更新时间由以往的合计3 h缩短到了合计0.5 h,极大地提高了运维效率,降低了运维成本和出错的概率.在此基础上,对高速公路收费系统应用程序的远程运维和远程监控进行展望.     

利用人工势场法实现无人艇二维路径规划

无人艇作为海洋勘探及开发的重要工具,路径规划的效率及安全性是保障无人艇执行任务的关键。在路径规划中,如何实时避开移动及静态障碍物是路径规划重点关注的问题。无人艇路径规划由于计算能力的限制,势场变换采用二元函数,且在实际规划中函数系统为常量,算法复杂度较低,但最终结果往往会陷入局部最优解。本文改进传统的人工势场路径规划算法,引入指数级势场变化函数,降低势场的变换幅度,提高路径规划的准确性。     

异质结构焊缝检测的相控阵超声全聚焦算法优化

船舶异质结构焊缝检测的相控阵超声全聚焦算法信噪比高、适应性强，但该算法存在超大计算量和伪影等诸多问题。依据声束指向性提出该算法的优化方案。过滤非声束指向性声场中的重构点可大幅提升计算速度，并可优化相同路径默认调取全矩阵中同一幅值的伪影问题。将优化算法用于异质结构，获得高效高质量的检测结果，为满足铝钛钢复合接头大批量在线无损检测的工程需求提供思路。     

改进最短路径算法在最佳航线选择中的应用

最佳航线选择不仅是船舶驾驶员经常关注的问题之一，而且还是船舶经营公司时常面临的重要问题之一。现利用改进的最短路径算法对该问题作出定量描述。较详细地阐述了Dijkstra算法和改进算法，并通过最佳航线选择示例说明了算法的应用。通过比较，改进算法在搜索效率上优于Dijkstra算法。     

基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统

当前船舶物流智能配送系统存在配送路径并非最优,配送效率低,导致船舶物流智能配送成本存在居高不下的缺陷。为了节约船舶物流智能配送成本,找到理想的船舶物流智能配送路径,设计了基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统。首先对船舶物流智能配送系统的工作流程进行描述,并重点描述船舶物流智能配送路径优化问题,然后设计了一种改进粒子群算法,并采用它实现船舶物流智能配送路径的优化。最后的测试结果表明,本文船舶物流智能配送系统可以在用户规定时间内将需求的产品送到目的地,降低了船舶配送成本,不仅可以帮助船舶物流配送企业提高管理,而且船舶物流配送结果优于其他的系统。     

港口物流筹供决策系统狄杰斯特拉算法的优化与实现

港口口岸的物资流通是建设国际化港口的重要环节。在港口物流筹供决策系统的计算机应用中,使用狄杰斯特拉算法以求解最佳及最经济路径。但是,在决策系统的实际应用中,该计算模块往往消耗大量的内存空间和计算时间。结合“港口物流筹供决策系统”的开发,依实际应用情况,对狄杰斯特拉算法进行优化,这样就大大降低了内存消耗和计算时间。文章提出了一个优化设计方法,最后利用C＋＋语言对算法进行详细的算法描述和运算,效果良好。