基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

港口“三调度合一”系统介绍及其技术实现

介绍了应用船舶交通管理系统(VTS)、船舶自动识别系统(AIS)、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、通信技术等新技术,将港口作业调度、轮驳调度、引航调度管理整合起来,实创港口业务调度管理的“三调度合一”,进行统一的调度和管理从而提高了工效。     

船舶动态信息采集与传输关键技术研究

现代化智能型的船舶运输控制系统包括船舶信息管理与控制、船舶动态信息采集与传输、船队运行综合调度等三大模块。船舶动态信息采集与传输是该系统的关键部分。首先介绍船舶动态管理系统选用的软件,系统的特点和功能,并解析系统的结构。着重详尽描述船舶动态信息传输的工作原理和过程。最后介绍船舶管理信息系统及其船舶动态调度的情况。本研究成果为实施船舶的有效调度管理,为实现船岸一体化控制管理奠定基础。     

云计算环境下船舶网络数据资源调度系统设计

在云计算环境下,目前船舶数据资源调度系统存在数据资源调度配准度较低的问题。针对这一问题设计云计算环境下船舶网络数据资源调度系统。首先设计系统的整体调度结构,其次设计船舶网络数据资源特征管理模块,通过资源管理器将数据分流分类,增添船舶网络数据资源干扰滤波处理模块设计,实现数据资源干扰滤波处理,保证数据资源调配准确,最后设计船舶网络数据资源调度模块,完成数据资源调度以此实现系统设计。通过仿真实验,对船舶网络数据资源调度系统与传统数据资源调度系统配准度进行对比,证明设计系统具有优越性。     

基于C/S架构的离岸船舶信息管理模型

为了提高离岸船舶的实时管理和信息监控能力,提出基于云计算信息融合调度的离岸船舶信息管理模型,在嵌入式的Linux内核环境下进行的离岸船舶信息管理系统的软件设计。离岸船舶信息管理系统的开发包括信息调度算法设计、软件开发、通信网络模块开发3个部分,系统的功能模块主要包括了船舶数据库模块、程序加载模块、信息调度处理模块、通信模块和客户端与服务端模块等。在云计算环境下实现离岸船舶信息的交叉编译和多模控制,系统网络结构设计为C/S架构,实现船舶离岸信息管理和安全控制,在APP中对信息管理系统的业务逻辑进行封装,实现软件集成开发和通信测试。仿真结果表明,该系统能实现离岸船舶信息的有效管理,信息调度过程中的查全性和召回性能较好。     

三峡河段通航调度需求分析

为切实掌握枢纽运输需求及船舶过闸需求变化情况,本文分析了2017-2021年度三峡枢纽及葛洲坝枢纽客货运输情况及船舶过闸情况,并结合当前管理态势分析当前三峡枢纽货物运输、船舶过闸及通航调度管理需求。为今后三峡通航调度管理模式优化研究,缓解船舶待闸压力,保障长江沿线货物运输需求提供理论支持。     

修船码头移泊调度系统研究

文章针对修船厂码头泊位计划调度安排进行分析,对智能移泊调度系统进行定义,实现人工调度与智能调度的结合,为企业船舶调度管理提供了计算机辅助决策功能。     

云计算环境下的船舶网络资源调度系统

船舶网络资源有限,提高船舶网络资源利用率具有重要的意义,针对当前船舶网络资源调度系统的负载严重不平衡,船舶网络资源利用率等难题,设计了云计算环境下的船舶网络资源调度系统。首先分析当前船舶网络资源调度系统的研究现状,指出每一种船舶网络资源调度系统的不足,然后在此基础利用云计算技术的优势,搭建云计算环境下的船舶网络资源调度系统,采用蛙跳算法对船舶网络资源调度问题进行求解,最后在CloudSim云计算平台上与传统船舶网络资源调度系统进行对比测试,本文船舶网络资源调度系统得到了较高的资源利用率,船舶网络资源调度方案更加合理,可以保证船舶网络资源负载平衡,加快了船舶网络数据处理的速度,具有广泛的应用前景。     

基于云计算的海上电力调度系统研究

随着海洋开发及船舶智能电网的发展,海上船舶电力调度系统所需要处理的数据越来越复杂,并且现代海上电力调度系统呈现分布式异构特性,传统的基于单中心模式已经越来越不能满足现代船舶电力调度需求。云计算平台结合分布式技术和虚拟化技术,将各分布式计算资源进行融合管理,数据处理能力得到加强。本文研究现有海上电力调度系统模型,将云计算平台架构引入到现有模型的调度算法中,构建基于云平台的海上电力调度系统。     

基于RFID技术的渔船身份识别系统模式研究

利用渔船RFID系统,实现船舶身份电子信息识别,结合港口和船舶的基础信息数据和管理信息数据,实现对船舶、港口、船员和主管部门管理资源的一体化管理、服务和调度,为渔业生产开辟了全新的安全监管模式。     

群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究

针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。     

大数据分析下的船舶调度方法研究

在大数据环境下进行船舶调度方法优化,提高船舶的畅通性,提出基于大数据图谱特征分析的船舶调度方法,对船舶调度大数据进行关联特征匹配和数据挖掘,对挖掘的船舶大数据进行自相关性融合,结合滤波算法进行船舶调度大数据的干扰处理,将滤波后的船舶调度大数据进行特征重组,构建大数据的特征分布子空间,采用Lyapunov指数谱分析方法进行船舶调度大数据的类别差异性谱特征重构,根据图谱特征的差异性进行船舶调度,提高船舶数据的分类识别和调度能力。仿真结果表明,采用该方法进行船舶调度,数据的聚类性较好,船舶的自动调度和分类能力较强,从而提高船舶的通航能力。     

港口码头大型接卸船舶物流调度方法

针对传统船舶物流调度方法物流运营收益较低的问题,提出一种港口码头大型接卸船舶物流调度方法,对大型接卸船舶泊位资源进行配置,通过设置物流调度条件,建立港口码头大型接卸船舶物流调度模型,利用模拟迭代算法对模型进行求解,实现港口码头大型接卸船舶的物流调度,为了证明该方法的物流运营收益较高,将该方法与基于局部最优解的船舶物流调度方法、基于可能域的船舶物流调度方法、基于改善算法的船舶物流调度方法进行对比实验,结果证明该方法的物流运营收益最高,说明该方法最适用于大型接卸船舶的物流调度。     

基于电子海图的北斗船舶监管系统设计

提出一种基于网络电子海图和北斗卫星导航技术的船舶监管系统。该系统利用北斗短报文通信功能实现船舶状态上报、遇险求救调度及公共信息发布,通过网络电子海图实现船舶状态、监控区域等信息展示,为海事管理部门提供调度救援决策支持。     

双向通航港口船舶调度优化模型与算法

为提高双向通航港口船舶调度的安全性和调度效率,研究双向通航港口船舶调度优化模型和算法。考虑船舶属性和船舶交通状况等因素,基于船舶调度安全性、连续性和高效性要求,建立以单向/双向通航模式转换、航道与泊位协调和安全性为约束的双向通航港口船舶调度多目标优化模型;设计双向通航港口船舶调度多目标遗传算法获取最佳调度方案。对试验所求的调度方案进行一般性安全检验、双向通航安全检验和双向通航与单向通航转换安全性检验,结果表明:提出的双向通航港口船舶调度优化模型与算法能在保证安全的前提下有效获取船舶调度方案,提高双向通航港口船舶调度效率。     

基于离散序列的大型船舶运输调度系统

由于当前船舶运输调度系统在运行过程中难以对海量数据进行有效处理,易导致耗时过大、运行速率低的问题。基于此,提出基于离散序列的大型船舶运输调度系统设计。首先对船舶运输调度系统硬件配置进行完善,并结合离散序列算法对大型船舶运输路径调度软件算法进行优化,最后简化船舶运输调度流程,实现对船舶运输调度系统的合理设计。通过实验证实,相对于传统调度系统而言,基于离散序列的大型船舶运输调度系统耗时相对更低,且调度速率也明显提高,充分满足研究要求。     

基于AIS的船舶动态综合监控系统

船舶水上航行和作业安全是航运企业的生命线。由于船舶水上作业的特殊性以及船舶的动态特性,船舶管理单位期望对船舶的安全操作、运行调度、经济航速及航行值班等情况实现实时监控,在现今已变成现实-船舶动态综合监控。     

三峡电站日调节过坝船舶调度探讨

针对三峡电站日调节产生不稳定流对过坝船舶航行带来的影响，从科学调度管理出发，采取切实可行的调度措施，力争最大限度地克服或减少日调节对过坝船舶航行的影响，发挥发电和航运的综合效益。     

基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究

港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。     

基于大数据分析的多航线实时调度算法分析

海上航运公司为了降低航运成本,提高航运效率,必须对集装箱运输船的航线进行高效的管理,通过合理的集装箱航线调度,可以降低集装箱船舶的资源空置率,从而使自己在航运竞争中获得优势。由于海上航线数据量非常大,对船舶进行高效的航线调度必须要借助大数据技术。本文主要针对船舶多航线的实时调度算法进行研究,基于Mongo数据库架构,建立了海上集装箱运输船的多航线调度系统。