基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划

路径规划是无人船自主导航的核心问题。由于无人船当前位置以及目标位置的确定受到障碍物影响,最佳航行路径的获取难度较大。为此,提出基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划方法。采用栅格法构建无人船工作环境模型,由上至下、由左至右的对栅格完成编号处理,划分安全区域与障碍物区域。构建无人船航行路径自主规划数学模型,设定地形与威胁、航程上限以及路径平滑度等约束条件。针对蚁群算法初始搜索效率差等问题,将其与粒子群算法相结合,提出混合蚁群算法。利用该算法求解无人船航行路径自主规划数学模型。实验结果显示,研究方法具有较高的路径规划准确性,路径长度、平均能耗及路径规划时间指标均较优。     

基于蚁群算法的AUV全局路径规划方法

在大范围海洋环境中，应用蚁群算法对自主式水下潜器（AUV）的全局路径规划问题进行了研究。基于栅格环境模型建立了蚁群可视图模型，设计了蚁群信息素更新规则；给出了蚁群全局路径规划的操作步骤；针对蚁群规划路径不平滑问题，设计了切割算子和插点算子。仿真实验结果表明，蚁群全局规划算法非常适合于求解复杂环境中的规划问题，规划时间短、路径平滑。     

基于电子地图的改进蚁群算法及其车辆路径寻优

路径优化研究中以目标节点的线性距离之和最短作为最优路径的求解结果难以运用于实际.文中提出了结合电子地图API的改进蚁群算法,首先得到各个节点之间的实际道路导航距离,然后对基本蚁群算法进行改进.在节点选择策略上采用了轮盘选择策略;在算法的不同时期对信息素挥发系数ρ进行调整;计算目标节点距离时去掉节点间直线距离,而采用从电子地图获取的实际导航距离;最后获取电子地图数据,用于改进后的蚁群算法,进行最优路径求解.实验结果分析表明,算法改进前后求得的直线最短路程分别为64.526、62.598 km,验证了改进后算法的有效性,实际道路导航最短路程为89.378 km,说明文中提出的最优路径求解方式更切合实际,实用性更高.     

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。     

基于改进蚁群算法的水面无人艇智能避碰方法研究

针对水面无人艇路径规划中算法搜索能力的不足以及蚁群算法的早熟和停滞现象的问题,本文提出了改进的蚁群算法。具体是：在基本蚁群的基础上,通过增加方向角权值这一参数,来改变选择概率,从而实现智能避碰和优化全局路径。二维路径的matlab仿真实验表明,改进的蚁群算法具有更好的路径规划和适应度值变化。     

船舶物流路径规划的数学模型构建及求解

船舶物流路径规划的研究具有十分重要的经济价值,当前船舶物流路径规划方法无法找到最优的船舶物流路径规划方案,使得船舶物流运输的成本过高,为此本文设计了基于蚁群算法和粒子群算法的船舶物流路径规划方法。首先分析船舶物流路径规划研究的历史,建立船舶物流路径规划的数学模型,然后采用粒子群算法对船舶物流路径规划的数学模型进行求解,找到有效的船舶物流路径规划方案集合,并在此基础上采用蚁群算法对船舶物流路径规划方案集合进行搜索,找到最优的船舶物流路径规划方案,最后与单一蚁群算法、粒子群算法进行了船舶物流路径规划问题求解的仿真实验。本文方法避免了单一蚁群算法、粒子群算法求解速度慢,难以找到最优船舶物流路径规划方案不足,得到的船舶物流路径规划方案可以帮助企业节约物流运输成本。     

基于蚁群优化的AUV全局路径规划研究(英文)

路径规划是自主式水下潜器(AUV)导航研究的重要课题,AUV可用于未知环境如海洋空间探测.在大范围海洋环境中,应用蚁群优化原理对自主式水下潜器的全局路径规划问题进行了研究.引入栅格建模方法建立了蚁群可视图模型,设计了蚁群信息素更新规则;给出了蚁群全局路径规划的操作步骤;针对蚁群规划路径不平滑问题,设计了切割算予和插点算子.仿真实验结果表明,蚁群全局规划算法非常适合于求解复杂环境中的规划问题,规划时间短、路径平滑,其原型系统可应用于非结构化无人环境监测.     

双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。     

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。     

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。     

《中华人民共和国物权法》有关条款在船舶物权登记中的应用

为明确《中华人民共和国物权法》实施对于船舶物权登记工作的指导作用,从船舶物权登记的性质、登记机关的审查义务和赔偿责任、共有船舶的处分原则、船舶价值评估和登记规费征收以及新船舶登记制度的创设等6个方面分析《物权法》有关条款在船舶物权登记实践中的应用,认为《物权法》的实施对船舶物权登记产生重要影响,船舶登记机关应及时转变观念。     

潜艇模块化的生命力设计研究

文章讨论了实施模块化方法建造潜艇的意义,对潜艇模块化体系的生命力作了初步的论述,提出近期可能实现的功能模块.     

渔检发展凸显体制困局——访中国渔业船舶检验局局长周彤

近年来,百万艘渔船安全问题始终是中国水上难以驱散的阴霾.随着国际国内对生命和环境保护的日益重视,中国渔船安全更是备受关注.作为渔船安全的第一道防线,中国渔船检验现状如何?     

换填法垫层厚度的优化设计

换填法地基处理设计关键是确定垫层的厚度。鉴于传统的设计方法存在不足,文章提出了一种改进的方法,经算例验证该法能更好地确定最佳垫层厚度,同时能适应不同的安全要求,具有较大的灵活性。     

Q25型牵引车油门操纵机构的改装

Q25型牵引车油门操纵机构主要由油门踏板、摇臂总成、拉杆、连杆等组成，通过控制调速器摇臂实现柴油机的调速，见图1。     

浙江省刺网渔船尾气排放调查研究

文章介绍了浙江省国内海洋捕捞渔船现状,阐述了尾气产生机理,对刺网渔船尾气排放进行实船检测,并对测量数据进行了分析对比,提出了下一步改进的对策及建议。     

诉前船舶扣押若干问题

讨论诉前船舶扣押中的海事请求权,船舶扣押范围,重复扣押以及船舶活扣押等问题,并对相关问题提出看法和建议,以其为船舶扣押的研究和海事诉讼实践提供参考。     

新建船舶转籍后的检验

当前,南方造船企业在船舶设计能力,船舶建造质量以及生产规模上都占有一定优势,这就使北方许多单位或个人,选择在南方造船企业建造船舶,由当地船检部门检验合格并发放证书后,再通过船舶转籍程序转回到本地区使用,这种情况使得跨省转籍的船舶越来越多.     

虚拟样机技术在气垫船推进系统特性研究中的应用

由于气垫船的结构特点,传统的研究方法不适于气垫船推进系统特性研究.本文将现代虚拟样机技术引入气垫船推进系统特性研究中,对气垫船船体和轴系建模及船体-推进系统的耦合方法进行了比较研究.并应用本文提出研究方法,对某型气垫船推进轴系进行了动态支承力的仿真研究.