基于遗传算法规划路径的船舶避碰系统

为了更好地解决船舶避碰路径规划问题,寻找到船舶运动的最优最短的避碰路径,提出了遗传算法规划路径的船舶避碰系统,首先在遗传算法的选择、交叉和变异阶段,利用粒子群算法引入强化变异、改进交叉对象、变异淘汰机制,从而对遗传算法进行自我调整,避免遗传算法陷入局部最优,然后,将寻优得到的最优个体的位置与速度进行解码,得到最优的船舶避碰规划路径,最后进行了仿真实验。实验结果表明,本文算法不仅能够得到最优的船舶运动避碰路径,安全性高,而且整个求解所需时间最少,具有明显的优势,对于船舶运动避碰路径规划问题求解具有较好的可行性。     

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。     

基于视觉识别的船体板材零件理料原型系统开发

现阶段船体板材零件理料过程中完全依靠人工进行零件特征和编码识别,不利于开展理料装备自动化和智能化作业.针对该现状,提出基于视觉识别的船体板材零件理料原型系统.通过工业相机拍摄零件图像,对零件特征进行识别,获取零件类型和位置信息;对零件编码进行识别,获取零件流向信息.然后将类型、位置和流向信息传输至理料控制软件处理,机器人根据指令完成理料过程.结果表明,提出的理料原型系统及工作流程能够替代人工完成船体零件理料过程,为后续实现理料作业的自动化和智能化运行及装备集成应用奠定了基础.     

基于改进蚁群的智能船舶全局路径规划方法

船舶路径规划是指在特定的海洋环境下,按照一定的寻优策略,给定出发点和目标点,完成船舶航行所需求的航线规划。本文依据改进的蚁群算法进行智能船舶路径规划,基于对障碍物膨化处理后的栅格地图,针对经典蚁群算法局部最优问题,加入了状态自适应调整,信息素自适应更新和拐角处理策略,在提高算法收敛速度的同时保证了所得路径的平滑性及安全性,实现了智能船舶的安全、经济航线规划。     

基于遗传算法的多移动机器人路径规划

针对已知环境下多移动机器人路径规划问题,提出一种基于遗传算法的规划方法.该方法采用合理的适应度函数,能够引导有碰撞危险的多个机器人选择让自己都右转(或左转)的路径点,避免了多移动机器人避障死锁的问题.仿真结果验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的船舶导航路径规划研究

合理优化的船舶航行路径是舰桥系统中重点研究的技术之一。本文将遗传算法引入到船舶导航路径规划中,设计适当的适应度函数和遗传算子,从而保证遗传算法的鲁棒性;并且通过改进的交叉算子和变异算子能够增强种群的多样性。最后通过仿真对比实验来说明本文算法的有效性。     

基于电子海图的船舶路径规划模拟器开发

为了提高船员在实际航行中进行规划路径和使用电子海图的能力,利用Visual Studio C#工具,设计和实现了基于电子海图以及C#与SQL Server通讯的船舶路径规划模拟器.文章在对现有船用电子海图二次开发的基础上,引入一种基于电子海图提取海域模型的遗传算法进行路径规划,对国际通用AIS编码,基于GPS NEMA...     

基于遗传算法的内河船舶避碰路径优化研究

提出一种遗传算法用于解决内河狭窄弯曲航道中的船舶避碰问题。运用算法的空间寻优能力,设计简单的编码,根据航道及障碍物等约束条件,按照一定的优化准则设计出相应的适应度函数。通过计算机仿真表明,该方法具有良好的避碰路径寻优能力,为最终实现自动避碰奠定基础。     

基于改进的教与学优化算法的船舶实时路径规划

利用局部逃逸策略（Local Escaping Operator, LEO）对原始教与学优化算法（Teaching Learning Based Optimization, TLBO）的部分解进行替换,使其快速跳出局部最优,提出一种改进的教与学优化算法（Local Escaping Teaching Learning Based Optimization, LETLBO）,并将其应用于船舶实时路径规划中。在船舶实时路径规划仿真试验中,利用概率图搭建搜索地图,利用高概率区域模拟目标所在区域,并采用贝叶斯定理设计一个概率函数作为目标函数。同时,为更好地实现实时路径规划,提出以个体为单位,利用在个体探索时高概率区域同时移动的方式模拟船舶在搜索时目标同时移动的情况,成功模拟船舶实时路径规划,保证试验的有效性。通过船舶实时路径规划仿真试验测试2种模拟情况下LETLBO与原算法及其他多种经典算法的性能,结果发现LETLBO在2个情景中找到目标的概率相比原算法分别提升41.88%和43.38%,运算时间分别减少0.978 9 s和0.375 2 s,且综合性能更优,说明改进的算法具有更好的探索寻优能...     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法

以63 500载重吨油船的船舱为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真试验数据进行图表分析,得出在不同工作条件下固定检测点位置的温度、CO浓度和烟气浓度的变化规律.对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法.对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,试验结果表明,该算法的寻路效率较高.     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。     

基于链接图法和遗传算法的航路规划

航迹规划对军用飞行器完成任务具有重要的意义。链接图的特点是简单明了,文章针对链接图法进行航路规划的不足,使用遗传算法进行再次优化,使该航路满足了性能要求。最后给出了仿真,反正结果表明该方法的可行性。     

基于RRTConCon算法的船舶装配拆卸高斯采样路径规划

船舶舱室内的零部件在进行装配拆卸时,需要依据正确可行的路径进出装配体,通常采用路径规划的方法确定拆装路径。针对RRTConCon算法是采用随机采样的方法选取位姿点,在解决船舶舱室内狭窄通道的路径规划上效率不高的问题,提出了一种基于高斯采样的RRTConCon算法(RRTGaussion),采用高斯分布函数进行分区采样:在大的开阔区域设置较少的采样点,在复杂区域或狭窄通道设置较多的采样点,然后进行局部规划,找出拆装路径。通过在虚拟环境中对该算法进行仿真验证,结果表明,该算法在解决船舶舱室中狭窄通道的路径规划问题上效率高于RRTConCon算法。     

基于改进蚁群算法的邮船舱室模块移运路径规划

针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。     

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。     

基于蚁群算法的船舶件排样研究

针对船舶件排样问题,提出一种应用蚁群算法优化求解船舶件排样问题的方法.提出船舶件图形编码和预处理的方法,利用组合和填充的方法把船舶件排样问题转化为正交矩形的排样问题,使用剩余矩形匹配法和正交靠接算法完成自动排样.根据提出的求解算法,给出具体的实例,排样结果证明了用蚂蚁算法求解船舶件优化排样问题的可行性.     

基于遗传算法的舰船舱段可靠性优化设计

遗传算法在引入动态自适应策略和"免疫算子"之后,其收敛效率有了较大的提高。对于以可靠性作为约束的随机结构系统优化问题,以罚函数法为基础,构造了有效的约束与目标函数向适应值函数的映射公式。建立合理的安全余量,采用随机有限元法处理结构分析中所涉及的有关参量的随机性,计算结构响应和敏度分析,并进行系统的可靠性计算。通过两种算法的结合,利用自适应免疫遗传算法、随机有限元法及可靠性的基本理论,建立了一套完整的基于遗传算法与随机有限元的结构系统可靠性优化设计方法。对舰船舱段结构梁系截面的优化计算结果表明,算法对多随机因素结构系统的可靠性优化具有良好的收敛效果。