舰船货物运输物流最优路径选择研究

舰船货物运输物流最优路径可以降低企业的运输成本,因此对其进行研究具有十分重要的经济价值,为了获得最优的舰船货物运输物流路径,提出了组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择方法。首先分析当前舰船货物运输物流最优路径选择研究的现状,找到难以找到舰船货物运输物流最优路径的原因,然后设计了舰船货物运输物流最优路径选择的数学模型,采用蚁群算法和粒子群算法的组合算法进行求解,搜索舰船货物运输物流最优路径,最后与单一的蚁群算法和粒子群算法进行舰船货物运输物流最优路径选择仿真实验。结果表明,组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择结果不仅要明显优于单一的蚁群算法和粒子群算法,而且提高获得了最优舰船货物运输物流路径的成功率,选择效率也得到了明显的改善。     

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。     

船舶网络通信最优路径的规划与设计

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。     

人工智能技术在船舶轨迹规划中的应用

轨迹规划可以提高船舶航行的效率,并且保证船舶航行的安全。当前船舶轨迹规划方法存在生成轨迹效率低、船舶轨迹规划并非全局最优的缺陷,为了提高船舶轨迹规划的精度,设计基于人工智能技术的船舶轨迹规划方法。首先对当前船舶轨迹规划研究现状进行分析,指出各种船舶轨迹规划方法的不足,然后建立船舶轨迹规划的性能评价指标,引入计算机人工智能技术中的蚁群优化算法进行求解,根据求解结果得到最优船舶轨迹规划路径,最后进行船舶轨迹规划的验证性测试。结果表明,蚁群优化算法可以快速、准确找到最优船舶轨迹规划路径,克服了当前方法易找到局部最优的船舶轨迹规划路径难题,具有一定的实际推广价值。     

智能网络下船舶海上应急物流路径规划方法

为了满足船舶海上应急物资的需求,针对当前船舶海上应急物流路径规划方法存在的不足,设计了基于智能网络下船舶海上应急物流路径规划方法。首先根据船舶海上应急物资需求的特点,建立船舶海上应急物流路径规划的数学模型,然后基于智能网络对船舶海上应急物流路径规划的数学模型进行求解,构建船舶海上应急物流规划路径,最后通过算例对本文的船舶海上应急物流路径规划方法性能进行验证。验证测试结果表明,本文方法在较短时间内可以找到最优的船舶海上应急物流规划路径,是一种能够满足实际需要的船舶海上应急物流路径规划方法。     

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。     

粒子群算法的最小阻力船型优化研究

阻力是船舶最重要的性能之一,阻力最小是构建船型的首先目标,当前最小阻力船型优化方法存在阻力大等缺陷,为了得到最小阻力的船型,设计基于粒子群算法的最小阻力船型优化方法。首先对当前最小阻力船型优化研究现状进行分析,并建立了最小阻力船型优化的数学模型,然后采用粒子群算法对最小阻力船型优化的数学模型进行求解,找到最小阻力船型优化方案,最后通过与其它方法进行最小阻力船型优化仿真测试,结果表明,相对其它最小阻力船型优化方法,粒子群算法可以更快找到最小阻力船型优化方案,最优船型的阻力大幅度下降,可以应用于实际的最优船型设计中。     

基于粒子群算法的船舶电网系统状态评估分析仿真

电网系统状态评估是保证船舶正常工作的关键技术,针对当前船舶电网系统状态评估结果不科学,评估误差大的缺陷,提出基于粒子群算法的船舶电网系统状态评估模型。首先分析当前船舶电网系统状态评估现状,并建立船舶电网系统状态评估的数学模型,然后引入粒子群算法对数学模型进行求解,找到船舶电网系统状态评估的最佳方案,最后在Matlab 2016平台进行了船舶电网系统状态评估的验证测试,本文模型可以快速、有效的找到船舶电网系统状态评估最优方案,提高了船舶电网系统状态评估精度。     

船舶航线规划数学建模及求解的人工智能算法

航线规划结果优劣直接影响船舶航行的安全以及成本,而当前船舶航线规划算法存在难以获得最优规划方案的缺陷。以获得理想的船舶航线规划方案为目标,提出一种人工智能算法的船舶航线规划方法。首先分析船舶航线规划研究的进展,设计船舶航线规划的约束条件,并建立船舶航线规划的数学模型,然后采用人工智能算法中的遗传算法模拟适者生存机制对船舶航线规划的数学模型进行求解,最后进行了船舶航线规划仿真实验。结果表明,人工智能算法能够在短时间内搜索到最优的船舶航线规划方案,相同条件下,相对于其他算法,不仅可以提高找到最优船舶航线规划方案的成功率,而且搜索到的船舶航线规划方案具有十分显著的优越性。     

基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统

当前船舶物流智能配送系统存在配送路径并非最优,配送效率低,导致船舶物流智能配送成本存在居高不下的缺陷。为了节约船舶物流智能配送成本,找到理想的船舶物流智能配送路径,设计了基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统。首先对船舶物流智能配送系统的工作流程进行描述,并重点描述船舶物流智能配送路径优化问题,然后设计了一种改进粒子群算法,并采用它实现船舶物流智能配送路径的优化。最后的测试结果表明,本文船舶物流智能配送系统可以在用户规定时间内将需求的产品送到目的地,降低了船舶配送成本,不仅可以帮助船舶物流配送企业提高管理,而且船舶物流配送结果优于其他的系统。