| 基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划 |
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| 引用本文： | 姚肖肖, 胡勤友, 杨春. 基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 79-85. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010 |
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| 作者姓名： | 姚肖肖 胡勤友 杨春 |
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| 作者单位： | 上海海事大学商船学院 上海 201306;;上海海事大学商船学院 上海 201306;;上海海事大学商船学院 上海 201306 |
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| 摘 要： | 利用船舶AIS轨迹数据,研究了基于蚁群算法和海量AIS数据的航线规划方法.采用Doug-las-Peucker算法对海量轨迹数据进行压缩处理;基于DBSCAN算法对处理后的AIS轨迹点数据进行聚类,提取出航路关键转向点;依据地理边界数据确定关键转向点的连接关系,并对靠近孤立碍航物的航线进行修正,构建出1个无向网络图,同时计算出各条边的船舶航行密度;将各边的密度值作为MMAS蚁群算法的初始信息素浓度,求解港口间的最优安全航线.以2017年黑德兰港到青岛港的散货船AIS轨迹数据为样本,进行航线规划研究.结果表明,规划的航线总航程为3487.21 n mile,推荐航线总里程为3576.9 n mile,传统蚁群算法规划出的航线总里程为3560.42 n mile.与相关推荐航线相比总航程缩短约为3%,与传统蚁群算法相比总航程缩短约2%;另外该方法相较于传统蚁群算法收敛速度更快.
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| 关 键 词： | 交通规划 航线规划 蚁群算法 AIS DBSCAN |
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