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为了给不同海况下的船舶安全航行提供保障,设计基于数据驱动的船舶航线实时优化方法。利用数据驱动方法采集船舶历史航线、海域风速、风向、波高等海况数据,选取K-means聚类算法聚类海况数据,构建海况知识库。依据海况知识库内的船舶航线信息与航线转向点信息,划分船舶航线为不同航段。依据船舶航线的航段划分结果,以航行总时间最短以及总油耗最低为目标函数,设置船舶航速约束与转向点位置约束作为约束条件,构建航线实时优化模型。选取蚁群算法求解所构建的优化模型,输出航线实时优化结果。结果表明,该方法可以实时优化航线,降低船舶的航行时间与主机油耗,适用于不同海况的船舶航行。 相似文献
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利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入Adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显示,本文方法比对比方法的搜索能力更强,效率更高,得到的航线不仅有效避开了海上障碍物与禁航区,而且距离更短,是一种有效的航线自动生成算法。 相似文献
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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。 相似文献
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由于海洋航行环境复杂,同时受到各种风、浪、流等多种因素的影响,使得在通航水域发生的安全事故随之增加,造成巨大的财产损失,同时危及船员的生命安全。为了保障船舶在海洋上安全高速航行,必须设计出最为安全可靠的最优航线。针对传统的蚁群算法在船舶最优航线导航过程中后期存在收敛速度慢、易出现停滞的缺陷,设计一种改进的蚁群算法进行船舶最优航线导航。首先利用混合更新策略,对船舶航线栅格上的信息素进行更新,然后在找到的船舶的所有可行航线中,搜索出最优航线,最后进行仿真测试。实验结果表明,相比较于对比算法,改进蚁群算法搜索到的航线更优,更为安全可靠,所耗费的时间少于对比算法,是一种效率高、可靠性好的船舶最优航线导航算法。 相似文献
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构建一种渔业船舶碰撞风险度评估模型,并对其求解方法和计算流程进行设计.将该模型应用到基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的渔业船舶安全管理与评价系统开发中,在系统中进行AIS数据库重构和数据深度挖掘,引入模糊数学方法和层次分析法,实现对渔业船舶碰撞风险度的科学评估和预测.测试结果表明:构建的渔业船舶碰撞风险度评估模型和开发的渔业船舶安全管理与评价系统可靠,预测的结果可信,可为渔业船舶的安全管理和评价提供科学的方法. 相似文献
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近期,水上无线电管理秩序专项整治行动正在全国范围内开展,如何鉴别船舶自动识别系统(AIS)设备相关问题成了摆在海事现场执法人员面前的一道难题.文中通过典型案例介绍AIS工作原理和法规要求,逐一分析船载AIS设备信号异常的原因,为基层海事执法人员快速甄别AIS信号异常并打击船员恶意关闭AIS设备或修改其静态信息等违法行为... 相似文献
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针对现有船舶海上航行安全度求解复杂、参考因素权重确定困难等方面的不足,研究影响评价模型准确性的数据来源、模型构建方法等问题,提出一种基于关系型数据库的船舶重要指标筛选方法和数据库构建及检索设计方案。构建基于模糊数学方法、层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和专家评价法的船舶碰撞危险度(Collision Risk Index, CRI)求解模型,并根据实船自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据对船舶航行安全评价数学模型和构建的数据库进行验证。结果表明,基于AIS数据的船舶航行安全评价数据库具有较好的可靠性和易用性。船舶航行安全评价模型计算结果可信,符合专家经验及《国际海上避碰规则》要求,可为船舶海上航行安全评价提供技术和理论支持。 相似文献
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