遗传算法在船舶电缆布局优化设计中的应用研究

船舶电缆布局优化是实现船舶布线自动化的一项技术难题,这一问题的解决可节省大量电缆布局设计的时间和费用。建立优化模型,并对传统遗传算法中初始种群的产生方法、选择算子及变异算子进行改进,增加检测操作,从而构造求解该模型的改进遗传算法。仿真结果表明,该算法是一种具有全局寻优能力的布局优化方法,具有高效性、实用性,并可扩展于解决船舶设计中的其它优化问题。     

船舶智能布局中的遗传算法设计

船舶设计是造船过程中技术含量最高的工作,是其他工作的前提和基础。提高船舶布局设计的效率对减少造船周期有重要意义。针对这一问题,本文将遗传算法引入船舶布局设计中,在研究遗传算法的基本原理和工作流程的基础上,以船员卧室布局设计为例,用栅格法建立了卧室数学模型,利用遗传算法进行优化计算,并进行仿真实验。实验结果表明遗传算法在船舶智能布局设计中具有良好的适用性。     

混沌遗传算法在船舶电力系统供电恢复中的应用研究

实现船舶电力系统的快速供电恢复是一个复杂的多目标非线性组合优化问题.根据系统的特点,采用混沌自适应遗传算法,使用混沌优化产生初始群体,以保证初始种群含有较丰富的模式,从而增加搜索快速收敛于全局最优解的可能,然后通过采用精英保留的选择机制和自适应交叉、变异概率,有效地加快了算法的收敛速度.船舶电力系统典型故障恢复算例表明,该算法改善了遗传算法的性能,提高了算法的收敛速度及精度,避免了不成熟收敛,较好地实现了船舶电力系统的多目标故障恢复.     

船舶空间优化中遗传算法的应用

随着海洋经济的发展,船舶朝着大型化、强动力方向发展。船舶设计工程需要考虑空间、动力、结构各方面因素,本质是一个多目标优化问题。船舶优化涉及因素越来越多,传统的基于单目标的优化解决方法已经不能适应船舶的现代设计方法。遗传算法是模拟生物自然选择进化过程的算法,能够解决多目标优化中的多组非劣解集合问题。本文设计基于遗传算法的船舶空间优化方案,给出船型、空间与阻力之间的最佳方案,最后给出仿真结果。     

自适应遗传算法的改进与应用

为提高遗传算法的全局最优和快速收敛,在现有的一些自适应遗传算法的基础上,针对交叉概率和变异概率进行改进,提出了一种根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率的新的自适应遗传算法。实验结果表明,该算法在收敛快速性和稳定性等方面都有了明显的改善,达到了预期效果。     

遗传算法在船舶航行性能优化中的惩罚策略

简要介绍了遗传算法的基本思想,讨论了运用该方法进行非线性函数约束优化的约束处理的一种惩罚策略。然后对于船舶航行性能优化这一具体工程问题,运用该策略进行了优化计算。结果表明,该策略具有很强的实用性。     

船舶管路三维布局优化的变长度编码遗传算法

基于遗传算法提出一种适合船舶管路布局特点的变长度编码技术和相应的遗传算子。该编码方式和遗传算子具有下述的设计特点:保证染色体中的基因相互关联,避免在遗传操作中非法个体的产生;采用有方向指导的随机方式生成初始路径和子路径;根据约束条件划分布局空间;可在三维空间下对船舶管路优化布局进行研究。经仿真试验证明该方法可行、有效,优化结果令人满意。     

遗传算法在港口船舶调度领域中的应用

以港口企业的研究实践为出发点,从港口船舶调度的优化目标和影响港口船舶调度的因素两方面入手,借助多目标优化和遗传算法在各自算法上的优势,针对港口船舶调度的特殊性要求,将两种算法进行动态融合,并结合实际业务数据进行了模型的构建和求解。     

遗传算法在船舶建模与控制中的应用

通过分析基本遗传算法存在的问题对其进行改进。利用高级遗传算法对船舶运行模型中的参数进行控制,并且对航行过程遇到的干扰噪声进行处理,最后通过仿真实验对本文设计的算法和最小二乘法进行比较,实验结果表明,即使在噪声干扰下,本文算法识别精度仍然高,并且对激励的要求限制小。     

自适应免疫遗传算法在船舶航向控制器中的应用

传统的船舶航海控制器由于性能一般,当遇到复杂的海洋环境时,往往不能胜任船舶的操控要求,而且其安全性也较差,因此在船舶航向控制器设计时,需要综合考虑操作的稳定性和安全性。本文采用自适应免疫遗传算法对航向控制器的工作参数进行优化,增强该控制器的鲁棒性和抗干扰能力,能够适应复杂的海洋环境。通过遗传算法进行PID控制器设计,校正控制器的各项参数。在干扰信号的输入下,航向控制器能够始终维持稳定的航向角,说明此控制器的抗干扰能力良好。     

遗传学算法在船舶航线自适应控制器中的应用

为了提高大型海上运输船在复杂海上交通条件的航行能力和运载能力,研究船舶航线自适应控制器具有重要意义。随着船舶结构和功能的复杂化,船舶航线控制的准确度和可靠性的难度越来越大。本文系统介绍遗传学算法,并利用该算法的自适应搜索能力和参数优化技术,设计和优化船舶航线自适应控制器,提高其控制精度和鲁棒性。     

自适应模糊控制在船舶操纵中的应用

随着世界范围内远洋航运和内河航运业的迅猛发展,航线变得更加复杂,货物运输量也越来越大,这些对船舶的操作性能提出了更高的要求。本文主要针对远洋运输船舶的操纵性能,系统介绍自适应模糊控制算法和神经网络控制算法,建立船舶运动的数学模型,并利用控制算法和数学模型对船舶的操纵系统进行设计和优化。     

遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用

本文分别研究模糊控制和遗传算法等智能控制算法在船舶航向控制中的应用。基于模糊控制理论,重新设计高效模糊控制器,该控制器具有实时性强、计算量低、节约存储及高效等优点。并且基于遗传算法,设计一种优化航向模糊PID算法,极大提高了自动舵的控制精度。最后通过Matlab中Simulink对控制器及算法进行仿真实验。     

遗传算法在船舶转向控制系统中的应用与优化

在海事领域中,船舶海上安全航行始终是人们关注的重点。海上交通安全为经济增长和国际商品贸易发展、人员运输往来提供了必要前提。然而,伴随海运贸易运输量的逐渐增加,海上交通事故的发生几率明显增加,造成了严重的事故影响且后果不堪设想,不仅经济损失、人员伤亡惨重,同样也污染了海洋环境。为此,船舶海上航行的安全性逐渐突显出来。其中,船舶转向控制系统在行驶安全中发挥重要作用,能够有效控制船舶转向,准确规避障碍物。在设计船舶转向控制系统中,将遗传算法引入其中,可以进一步优化系统性能,经济价值巨大。     

集装箱船自适应舱群配载优化算法

传统船舶舱群配载算法在集装箱分布排列最优计算过程中,忽略了空间分布的约束条件,导致计算结构的适应值非最优值,降低了船舶空间使用率,增加了船舶运输成本的投入。因此,提出集装箱船舶自适应舱群配载优化算法研究。通过建立船舶舱群配载约束条件模型、配载分布数据模型与自适应优化模型,完成对集装箱船舶舱群配载过程中集装箱分布适应量的约束优化,通过对分布适应函数量的条件约束,获得分布最优量,完成优化计算。通过仿真对比实验表明,提出的集装箱船舶自适应舱群配载优化算法,在集装箱舱群配载仿真测试中的配载量大于传统算法的配载量,提出优化算法效果明显,符合实际要求。     

非线性Backstepping算法在舰船航行控制器的应用研究

随着我国远洋海上贸易的发展,舰船的航行控制需求也随之快速提高,这对航行器的控制提出了更高的要求,尤其是在复杂的海洋环境中,存在众多的干扰因素,必须有效克服这些干扰,船舶的航行安全才能得到保障。本文介绍一种非线性Backstepping算法,并结合平行计算原理,有效地提高了航行控制器的性能,使航行器的智能化水平得到显著提高,而平行计算能够有效提高航行控制器非线性数据的处理能力。