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。     

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。     

基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法

舰船航行路径中存在许多障碍物,当前舰船避碰路径优化调度算法存在障碍物识别正确率低、规划路径长,不仅无法获得最优的舰船航行路径,而且不能保证舰船航行的安全,为了获得最优的舰船航行路径,设计了基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法。首先分析当前舰船避碰路径优化调度算法的工作原理,找到弊端,然后引入大数据分析方法建立舰船避碰路径优化的数学模型,实现障碍物识别,并采用人工智能技术——遗传算法找到最优的舰船避碰路径,最后进行舰船避碰路径优化调度算法性能的仿真测试,结果表明,本文方法可以更快找到最优的舰船避碰路径,舰船避碰路径更短,不仅减少了舰船航行的时间和成本,而且可以准确识别各种舰船障碍物,具有显著的优越性。     

粒子群优化算法在舰船路径优化仿真中的应用

为保障舰船安全稳定航行,显著提升舰船续航能力,设计了基于粒子群算法的舰船路径优化方法。使用概率图法构建舰船航行路线图,按舰船在航行性能方面的评价指标,构建与舰船航行路线图相关、综合考虑舰船转弯角度以及地形威胁等约束的舰船航行路径优化模型,并应用改进粒子群算法求解所构模型,得到满足约束条件的舰船航行初始最优路径。之后通过删除冗余点的方式对舰船航行初始最优路径实施平滑优化处理,得到最终的舰船航行最优路径。实验结果表明,该方法可收获更优的舰船航行路径,舰船按该路径行驶,更有利于续航,使舰船航行任务得以有效完成。     

基于蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究

传统海洋港口物流运输系统存在货物运输目标参量与船舶调度路径间的协同性异常问题,导致货物运输船舶调度的精准度误差增大。因此,提出蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究。首先,在系统硬件中加入船舶货物ID采集硬件,通过货物相关数据,建立起协同数据模型;接着;根据协同模型对运输路径进行基础模型计算,最后;通过蚁群算法,对路径与协同数据进行匹配性最优计算,从而得到最佳的物流调度方案,实现货物与路径的最佳协同性效果。为了验证设计系统的运输调度效果,通过仿真实验来完成对设计系统性能的验证,证明提出设计系统具有提升港口物流运输货物与船舶路径规划协同性的作用。     

基于改进粒子群算法的舰船电力系统无功优化

依据舰船电力系统的特点,构建适用于舰船电力系统的优化模型。率先采用自适应粒子群算法对舰船电力系统进行无功优化。与标准粒子群算法相比,新算法有效克服了标准粒子群算法在优化过程中前期易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺点。优化后,舰船电力系统的有功网损降低明显,电压分布也更加合理,保证了舰船电力系统安全稳定的运行。     

舰船逆变器的故障诊断

逆变器对舰船正常工作起着非常重要的作用,当前舰船逆变器故障诊断方法存在训练时间长、诊断精度低等问题。为了获得更加理想的舰船逆变器故障诊断结果,提出基于混沌粒子群算法和极限学习机的舰船逆变器故障诊断方法。首先对舰船逆变器故障诊断研究进展进行分析,找到当前影响舰船逆变器故障诊断的影响因素,然后采用极限学习机对舰船逆变器故障诊断进行建模,并采用混沌粒子群算法对极限学习机参数进行优化,确定最优的舰船逆变器故障诊断模型,最后与其他舰船逆变器故障诊断方法进行对比测试。结果表明,本文方法能够有效提高舰船逆变器故障诊断速度和诊断的精度高,可以准确实现舰船逆变器故障诊断。     

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。     

MMAS在带时间窗的车辆路线问题中的应用

针对基本蚁群优化算法在物流配送路径优化应用过程中存在的问题,主要是由信息素全局和局部更新策略而导致车辆选择路径时容易陷入局部最优解的现象,本文详细研究了蚁群算法的改进算法,即最大最小蚁群算法;并引入信息素平滑机制来提升算法的路径探索能力,实现此组合优化理论在带时间窗的车辆路径问题中的应用.     

基于云计算技术的舰船通信网络路由算法研究

利用单一路由算法进行舰船通信网络信息传递时,存在信息传递效率低的情况。针对上述问题,提出一种基于云计算技术的舰船通信网络路由算法。该算法是一种由蚁群算法和遗传算法结合在一起的混合算法。首先利用蚁群算法搜索出所有能够实现信息传递的路径,然后利用遗传算法减少计算量,在所有路径中快速选出最佳路径,以实现信息的快速传递。结果表明:利用混合算法找出来的最佳路径进行信息传递比利用其余2种单一算法(蚁群算法和遗传算法)找出来的最佳路径进行信息传递,时间耗费分别减少了2 s和4 s,由此可知信息传递效率有了很大提高,说明了该混合算法的有效性。