基于Pareto蚁群算法的船舶风险规避路径优化

船舶在海上航行时,一直面临着海上运输风险的威胁,为了降低海上运输风险同时考虑船舶经济效益,本文建立了以运输风险最小和航行成本最小的双目标路径优化模型,实现船舶风险规避.运用栅格法构建环境模型,为相应的栅格路径赋予航行成本和运输风险,并设计了一种基于Pareto最优解集和NSGA小生境方法的多目标蚁群算法.以印度洋海域的2条航线为案例,以经典单目标蚁群算法为对比,验证了模型和算法的有效性.结果表明,该模型和算法在解决船舶风险规避路径优化问题上具有良好的效果,能为决策者制定船舶海上运输风险规避路径提供决策参考.     

交通强国背景下我国国际海上通道安全影响因素分析

为分析交通强国背景下影响我国海上通道安全的主要因素,本文基于贝叶斯理论,构建了海上通道安全影响因素分析模型。利用国际海事组织数据库中海上突发事件的实际数据,构建网络结构,训练模型参数,对海上通道安全影响因素进行敏感性分析。分析结果表明:海盗、恐怖主义、风浪对海上通道安全的影响程度较大,根据分析结果提出相应的措施。敏感性分析结果可为保障我国国际海上通道安全和建设交通强国提供参考。