基于改进蚁群算法的船舶冰区航行路径规划

在北极航道开通的背景下,针对在冰区航行环境中船舶航行路径选择的特殊性,通过改进蚁群算法提高船舶航行路径的规划效果。综合考虑航线距离、航行操作复杂度和流冰规避在内的冰区航行路径影响因素,建立路径选择多目标规划模型,结合人工势场法对蚁群算法进行改进,通过人工势场法获得初始路径和节点间距离因素构造启发信息,并以电子海图为基础建立海冰覆盖率分别为30%和50%情况下的冰区航道环境栅格模型,将算法应用在栅格模型中对算法进行验证。结果表明:该算法实现简单,规划的路径优良,能够有效地满足船舶在冰区复杂环境中航行路径规划的需要。     

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。     

复杂海面环境下船舶航行最优路径规划数学模型

以保障船舶安全航行为基础,以提升船舶续航能力为目的,研究复杂海面环境下船舶航行最优路径规划数学模型。利用概率路图法将船舶航行的、具有复杂海面环境特征的全局海域环境转换成离散空间,采用连接采样点获取离散空间若干条由初始点至目的点的路径,生成路线图。依照某船舶航行性能评价指标,构建航行路线图中的最优路径规划数学模型,考虑复杂海面环境设定地形与威胁约束、船舶转弯角度约束以及路径平滑度约束等。采用基于震荡型入侵野草优化算法求解数学模型,在所构建的路线图内获取一个符合标准的解向量,即最优路径规划结果。实验结果显示,该模型能够有效获取最优路径规划结果,以能耗最低为船舶航行性能评价指标时更利于船舶续航。     

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。     

虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真

为使驾驶员能够识别出航道存在的危险,确保船舶航行安全,研究虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真方法。在虚拟环境下,基于船舶航道高程信息,利用连续极小泛函序列方法获取船舶航行航道等距网格数据,利用对象图像渲染引擎处理航道网格数据,得到航道地形模型。利用Solid Works软件,通过创建基准面、生成船舶船体型线以及构建船体曲面模型等过程生成船舶三维模型。根据生成的航道地形模型与船体模型,提出适用于三维空间路径规划的空间分层路径规划方法,通过逆向逐步搜索路径过程得到船舶安全航行路径规划结果。实验结果显示,该方法生成的航道地形与船体模型较为完善,路径规划过程中能够有效躲避固定障碍物与移动障碍物,既保障船舶航行安全性又确保航程最短。     

智能全电船的低能耗路径规划算法研究

针对以锂电池组作为电源的智能全电船路径规划,考虑包括海流、风和浪的复杂海洋环境对船舶能耗产生的很大影响以及锂电池组有限的能量,提出了一种以能耗最少为主要优化目标的路径规划算法.基于概率路图法构建全电船航行路线图;通过分析船舶在海流环境中的阻力模型,建立了全电船的能耗函数;提出了能耗最优的改进A*搜索算法,并且将该算法在...     

基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划

为实现无人驾驶船舶在未知环境中自适应航行,建立一种基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划模型。应用基于马尔科夫过程的Q学习算法,分别就环境模型、动作空间、激励函数及动作选择策略4大要素建立模型,设计激励函数,规划最优策略,使得无人驾驶船舶路径规划过程中所获奖赏最大;利用python和pygame平台建立仿真环境,仿真结果表明,该方法可有效地在未知环境中规划出较优路径及成功避让多个障碍物。     

低碳条件下的货运船舶配送路径优化规划方法

为了更好地实现节能减排目标,优化船舶航线选择精度,在低碳条件下设计了船舶货运配送路径规划方法。分析船舶航行最优路线和船舶航线拥堵情况,获取航线数据,构建物流配送路径管理模型,实现航线数据的有效搜索和最优路径的选择。实验结果表明,本文提出的低碳条件下的货运船舶配送路径优化规划方法在实际应用过程中,具有更高的实用性和有效性,充分满足船舶配送路径优化要求。     

船舶航线规划中的精确控制算法研究

海洋开发及海上贸易不断深入,船舶作为海上最重要的交通工具朝着大型化、强动力及智能化方向发展。随之带来的是船舶航行速率的提高及船只密度的增加,船舶的安全航行越来越成为海洋开发关注的重点。船舶航行规划路径的精度控制直接关系到船舶的安全驾驶,操控过程中航迹误差控制是航行路径规划最重要的性能指标。本文研究船舶航行的操纵运行模型,提出一种基于遗传算法的航线精确控制非线性模型,最后对其进行仿真。     

基于Dijkstra算法的极区船舶航线规划方法

极区船舶航行面临诸多环境因素引起的安全风险,其中以海冰冰厚和密集度等因素的影响最为显著。为指引极地航行船舶根据冰况合理地进行航线规划,文章通过建立海冰栅格地图模型,采用Dijkstra算法,结合冰阻力估算公式考虑船舶尺度参数影响,针对航行距离、航行时间以及燃油消耗等优化目标,建立多目标极区船舶航线规划求解方法。结果显示,基于文章规划方法可提供符合不同目标要求的合理航线。研究成果可支撑考虑船舶本身性能的航线规划方法构建,为实际工程应用奠定基础。     

船舶航行中快速疏散路径规划算法设计

传统船舶快速疏散路径模型对船舶航路交叉口限制不足,整体疏散速率较慢,为此提出船舶交通疏散路径规划算法。以船舶和航路为研究实体,以节点表示交叉口建立船舶疏散路径模型;以消散船舶路径冲突点为目标,建立目标函数,设置各变量界线。最后建立EERP算法,确定输入变量,根据目标函数界线执行路径计算,实现船舶疏散路径规划。仿真实验表明,与传统路径规划模型相比,该规划算法船舶交通冲突率降低27.4%;无阻疏散距离提高47.5%,有效提高了船舶交通疏散效率。     

虚拟现实技术在船舶航行路径优化中的应用

受复杂地质条件影响,海域中存在航行事故频发区域,而传统船舶航行路径优化中,虚拟现实技术只注重模拟海域基本特征,导致选取的船舶航行路径集中在事故频发区域,因此重新研究虚拟现实技术在船舶航行路径优化中的应用。本文研究利用虚拟现实技术构建海域三维模型,统计历史事故频发区域界定船舶航行安全区域,结合船载信息融合技术确定最优路径,重新优化船舶航行路径。实验结果表明,与传统的虚拟现实技术应用效果相比,利用虚拟现实技术绕行事故频发区域,选取的船舶航行路径最安全。     

基于动态窗口法的近海水域船舶避障算法研究

[目的]提出一种改进的动态窗口法,以解决近海水域智能船舶在面对夹击及动静混合会遇时无法有效避让的船舶避障问题。[方法]为得到在近海水域航行的船舶约束条件,针对近海水域对船舶避障的影响因素进行分析,同时提出近海水域船舶航行最低避障要求;然后对动态窗口法（DWA）的目标函数进行优化改进,并将其与船舶和障碍物的距离相关联,以提升船舶在航行图中的安全性,同时将目标函数中的航向权值引入船舶会遇态势判断,以使目标船舶可以有效判断船舶的避障责任;最后,通过仿真模拟验证改进算法的有效性。[结果]仿真结果表明,所提的改进算法在分别遭遇夹击以及复杂会遇的情况下,能够清晰地判断船舶的避障责任,降低航行过程中的速度变化陡峭度,且所规划的船舶航行路径可有效提升船舶航行的安全性。[结论]所提避障算法可为解决近海水域智能船舶遭遇复杂会遇情景的避碰失败问题提供参考。     

基于港航联动的船舶航行计划优化

针对船舶航行成本受航速影响较大的问题,设计一种港航联动机制,旨在降低船舶航行成本。在港航信息互通的基础上,建立以最大程度降低航线总成本为目标的多阶段优化模型,得出船舶航行成本优化效果随规划距离变动的关系曲线,并分析航行成本优化效果同规划距离之间的关系,证明该联动机制的可行性。计算结果表明:在通过该联动机制对船舶航行计划和对航行速度进行优化后,船舶航行成本能够获得有效的降低,并通过计算获得该机制下存在的最优规划距离。因此,该联动机制能够更好地对船舶航行计划进行优化,满足船舶航行的实际需求。     

基于深度网络的船舶冰区航行路线规划方法

本文提出基于深度网络的船舶冰区航行路线规划方法。从船舶航行动作出发,以深度Q网络为基础,设计船舶航行所处的状态空间、动作空间以及奖励函数,其中使用栅格法建立冰区模型,构建船舶航行的冰区状态空间;船舶动作在各空间及奖励函数过程中学习与训练,生成寻优路线,经平滑处理后,缩短航行距离,由此为船舶规划出从当前位置出发,能够避免与冰区中浮冰发生碰撞的航行线路。研究结果表明,该方法迭代8 000次后能够生成较为良好的路径,模拟生成的航线能够准确避开浮冰且路径节点减少较为平滑。     

基于非线性模型的船舶避障路径预测方法分析

传统船舶避障路径预测方法针对小目标、小范围障碍物,此种方法的避障准确率会大幅度降低,给船舶航行安全带来威胁。为了解决上述问题,提出基于非线性模型的船舶避障路径预测方法分析。根据避障预测的非线性特点,首先对船舶航行路径进行非线性初始模型建立;然后根据模型计算变量关系,对避障关系量进行避障模型定义;最后,根据定义的避障模型完成避障过程计算。通过仿真实验的对比数据,证明提出设计方法,具有提升小范围、小目标障碍物避障成功率的作用。     

先验地理信息辅助下船舶避碰轨迹规划模型构建

当前船舶轨迹规划方法由于缺少对地理信息的深入分析,导致船舶容易发生碰撞,因此构建了先验地理信息辅助下船舶避碰轨迹规划模型。利用先验地理信息辅助技术,检测船舶直线航行与曲线航行的全局与局部显著性。针对船舶避碰运动的非线性特征,建立了船舶避碰轨迹规划模型,并采用加权方法调整经济和安全权重之间的关系,得到一条全局最优的可行路径。经实验验证,该模型所得结果与实际的航速、航向一致,有效解决了船舶碰撞问题。     

面向海事救援的舰船调度模型优化设计

当发生海事事故时,由于海况和船舶构造等因素,无法在最短的时间内完成救援工作。为了最大程度地减少损失,提出面向海事救援的舰船调度模型优化设计。分析海上救援力量的来源和特点,综合考虑船舶结构、型号、吨位等关键指标,计算各因素的权重,采用加权求和法,根据计算得出指标的综合值结果,并选择适合搜救的船舶类型。根据救援点的数量是最小原则,在搜救时间的限制下,建立一组模糊目标,以确定搜救船的数量;使用蚁群算法合理规划船舶的搜索和救援航行轨迹,找到最短路径,并平滑路径以去除多余的点。完成最佳的调度模型设计。仿真实验表明,该模型可以减少救援点数量,确保最短的船舶调度路径,并减少救援时间。     

基于曲线拟合的船舶航行路径长度预测研究

针对传统船舶航行路径长度预测方法存在路径长度预测性能较差的问题,设计一种基于曲线拟合的船舶航行路径长度预测方法。针对船舶航行路径实施环境建模,以处理和获取空间船舶航行路径的环境信息。利用构建的环境模型确定船舶航行路径的代价函数,函数中包括过大转弯角个数函数、平滑度函数与航程函数3个因素。根据船舶航行路径代价函数,基于曲线拟合对船舶航行路径长度进行预测,首先需要基于曲线拟合对船舶航行路径长度进行量化,接着通过明示距离法对船舶航行路径长度进行预测。为了证明基于曲线拟合的船舶航行路径长度预测方法的路径长度预测性能较强,将传统船舶航行路径长度预测方法与该方法进行对比实验。实验结果证明该方法的路径长度预测性能优于传统方法,实现了性能突破。     

人工智能算法的舰船路径规划

为了实现对舰船航行的智能调度,需要进行舰船路径规划设计,提出一种基于人工粒子群智能算法的舰船路径规划方法。构建舰船航行路径分布的网格结构模型,将舰船航行区域内的各个对象表达为人工粒子群个体,采用四元素的扩展卡尔曼滤波方法构造舰船航行路径规划的约束参量模型。构造舰船航行路径规划的控制目标函数,以舰船动态性能和稳态性能为优化目标,采用人工智能群算法进行航行路径的自适应寻优,实现舰船路径规划。结果表明,采用该方法进行舰船路径规划,能准确跟踪舰船航行的方位角和姿态角,实现路径实时跟踪,提高了舰船路径的准确规划能力。