基于多目标遗传算法和主成分分析的船型主尺度论证

为了解决船舶方案设计中面临的方案生成和决策问题,引入多目标遗传算法和综合评价方法,将船舶主尺度确定转换为多目标优化和决策评价问题,使用第二代快速非劣解排序的多目标遗传算法(NSGA II),在一个迭代周期获得多个可行解,采用主成分分析方法对备选解进行综合评价,按照主成分得分给出比较排序。以一艘水面船舶在概念设计阶段的船型主尺度论证为例,数值结果表明所采用的方法是可行的且具有较好的适应性。     

应用五体船型降低集装箱船EEDI

在当今船舶行业绿色环保、节能高效的前提下,提出了应用五体船型来达到降低EEDI的相应要求,介绍了五体船的主尺度选取办法,最后估算出其EEDI值,与常规集装箱船型作比较后发现五体船型可以有效地降低EEDI值,更加满足环保要求。     

基于多目标遗传算法的SWATH船稳定鳍优化设计

针对稳定鳍的各参数对SWATH船纵向运动性能具有较大影响的特点,建立了稳定鳍的多目标优化模型,并运用基于Pareto解的多目标遗传算法对其求解.然后,以SWATH-6A为例对稳定鳍进行了优化设计.从仿真结果来看,在相同条件下优化得到的稳定鳍能使SWATH船具有更好的纵向运动性能.因此,本文的优化方法是合理的、有效的,有一定应用价值.     

舰船主尺度论证中的多目标综合评估

舰船主尺度是舰船总体设计中最重要的问题之一,直接影响舰综合航行性能的优劣。为寻求性能综合较优,避免单一性能最优的局面,提出一种多目标综合评估模型,并将其应用于某舰主尺度论证中,首先以满足布置、重量等因素为前提提出多种主尺度方案,再以舰的稳性、快速性、耐波性为目标,根据设计需求分别构造目标函数以及将多目标问题转化为单目标问题的决策函数,通过分析评估优选出3种性能综合较优的方案,使得优化结果更合理有效。     

基于多目标遗传算法的船舶修理计划优化研究

针对船舶修理工作中的计划任务分配问题,提出了基于多目标遗传算法的船舶修理计划优化的方法。将修理经费和时间作为两个追求的目标函数,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法（NSGA II）对优化模型进行了求解,得到了任务分配的Pareto优化解。这种方法能够比通常的加权和方法得到更多的计划方案,能够给任务制订者更多的选择。文中计算了一个维修任务分配例子,并且和通常单目标优化结果进行了比较,表明了该方法的有效性和实用性。     

多体船型破舱稳性比较分析

多体船的设计概念是通过采用大长宽比的主船体来有效减小兴波阻力,而由此带来的稳性损失由侧体来弥补.文章以一多体船方案为例进行破舱稳性计算,分析了多体船侧体参数对多体船破舱稳性的影响,并比较分析了在相同破损状况下三体船与五体船的破舱稳性.分析显示,侧体中心与主船体中心的横距越大,侧体中心离主船体中心的纵距越小,其破舱稳性就越好.     

基于遗传算法的五体船片体布局多目标优化研究

尝试并实现了iSIGHT优化软件与水动力计算软件HydroSTAR的集成优化,以五体船在波浪中的运动响应及增阻为目标函数,对片体布局作了多目标优化研究.运动计算采用三维频域面元法,增阻计算应用了近场压力积分方程,优化算法采用NSGA-II遗传算法,结果给出了Pareto解,还进行了DOE试验设计分析,为五体船片体布局设计提供参考.     

基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法

针对目前我国内河航运船闸调度采用手工编制调度计划方式速度慢、调度水平低、缺乏科学性的现状,通过对单闸多目标调度问题进行建模,并基于改进的SPEA设计了模型求解算法,对船闸调度系统进行优化,为提高船闸通航能力提供了技术支持。     

基于遗传算法的多目标决策方法

针对多目标决策问题的特点,构造了一种新的动态规范化方法,在此基础上,给出了矩阵编码策略,适应度函数,选择算子,交叉算子和变异算子,实验表明,本文的算法对多属性决策问题有较好的计算效果。     

船舶自动航行中的多目标遗传算法应用

船舶自动航行是未来航海领域重要的关键技术,算法通过对船舶航行目标及安全水域的分析,自动的寻找船舶航行最佳路径,属于路径规划研究一类。标准遗传算法通过对遗传物质基因的继承和映射,来寻找自然进化过程中的最优解,也是解决路径规划类问题的重要方法,但是其最优解往往会陷入局部最优,需要进行优化。本文研究海上自动航行中的路径匹配模型,利用多目标遗传算法给出船舶路径规划图解决方法,并对算法进行仿真。     

多目标模糊优化在船舶结构设计中的应用

船舶结构设计的科学性决定了其强度、刚度等机械特性,也决定了船舶的航运能力。传统的船舶结构设计往往无法对非确定性因素(比如变化载荷、鲁棒性等)进行全面的考虑,一旦初始设计变量出现小幅度变化,设计结构的可行解就有可能成为非可行解或者偏离解。本文针对船舶结构设计出现的多变量、多目标问题,结合多目标模糊优化算法和有限元分析等技术,提出一种船舶结构设计的多目标优化方法。     

船舶多种传感器配置优化中的遗传算法诊断设计

海洋平台传感器在海洋中的应用越来越广泛,规模种类不断增多。但传感器在使用过程中必将出现任何事物都会面临的局部破损问题。局部破损虽然短期内不会导致传感器失灵,长期存在安全隐患。因为,应力集中和疲劳等因素将导致局部破损的范围不断扩大,降低了传感器的承载能力,甚至使传感器出现功能故障。本文将在遗传算法的基础上,着重研究船舶多种传感器优化配置和损伤诊断。     

多目标模糊优化在船舶结构设计中的应用

船舶的结构设计过程需要分析和处理大量的不确定性因素,比如结构尺寸、载荷、强度和配合公差等参数,是一个典型的多目标优化过程。为了提高船舶结构的质量,对大量不确定性因素进行优化求解具有重要的意义。本文根据船舶结构设计过程的不确定因素,建立多目标模糊优化函数模型,并采用多目标分层序列法和权重分配法对具有重要性差异层次的目标函数进行判定,找到船舶结构设计参数的最优解。     

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。     

基于多Agent的反潜水面舰艇仿真平台模块化设计

为了满足仿真系统中智能兵力的智能性和反潜战军事领域仿真资源的可重用性要求,针对现代水面舰艇反潜作战特点和系统设计的新需求,结合模块化建模和多Agent建模2种方法,从宏观和微观角度对水面舰艇仿真平台进行了功能分析;划分了舰艇平台系统模块,建立了舰艇平台层次多Agent模型;利用XML技术在HLA基础上进行了水面舰艇平台的联邦成员设计,分析了联邦成员信息交互关系,完成了各种Agent的构造和决策设计。从而满足了系统仿真粒度的需求,提高了系统仿真平台模型资源可重用性、灵活性和可扩展性。     

利用遗传算法进行船舶网络云资源调度

船舶网络在信息管理方面发挥着重要作用,但船舶网络的性能无法满足数据的增长速度,为此引入云计算技术来提升船舶网络的海量数据处理能力。如何利用资源调度策略提升船舶网络性能是云计算研究的重点。本文提出基于遗传算法的船舶网络云资源调度模型,遗传算法存在搜索后期效率低、易早熟等问题,为了解决算法存在的问题,根据元胞自动机原理,对遗传算法进行改进,提高资源调度的效率,提升船舶网络的性能。     

多船并行航行同步控制算法研究

船队在执行海上军事任务及运输时需要对列队的所有船舶航迹进行跟踪及控制,以保障每个船舶按照既定轨迹航行,同时还要保障船舶的续航能力。航行同步控制是船队同步航行的主要控制手段,不仅需要抑制船舶航行中受到的海风、海浪干扰,同时通过PD控制器对补给船舶的运动轨迹进行控制,使其按照恒定距离及角度对每只船舶进行补给。本文研究多船航行中的运动轨迹方程,通过同步控制算法对补给船舶轨迹进行控制,最后给出实验结果。     

基于遗传模拟退火算法船舶分段装载的顺序优化设计

船舶分段装载模型是船舶分段装载顺序优化的基础,针对复杂船舶装载技术,通过理论与实践研究得到了遗传模拟退火算法的应用条件及依据。为了使得船舶在分段装载过程中得到顺序优化,综合考虑船舶装载中的几何约束和工艺约束,将序列优化要求加入分段装载所要确立的目标函数里面,同时将自适应的遗传模拟退火算法与船舶装载序列优化设计相结合。