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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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船舶在海上航行,由于海洋环境复杂,航道上船舶的航行航速、航向、载重等均存在不同,因此,航行过程中的船舶随时面临着各种风险与障碍物。为了更好地保障船舶安全,必须对各种障碍物进行预判,寻找到最安全科学的航线,为此建立新型的船舶海上复杂交通流避障导航模型——FABP模型。首先将蚁群算法与c均值模糊聚类算法进行融合,得到各种障碍物的聚类中心,然后利用BP神经网络自动寻优能力,根据不同聚类中心的类型,对海上不同类型的障碍物进行预判,得到最优的船舶海上复杂交通流避障航线,最后进行实验仿真,结果表明,本文模型得到的船舶海上复杂交通流避障航线,路途更近,安全性能更高,效率更高。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(6)
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。 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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传统的船舶物流运输最优路径选取算法的运行效率低,为了解决这个问题,提出基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。利用有向图规划法,确定有向图规划船舶物流运输路径冲突分流点,采用深度优先遍历算法,获取船舶物流运输最优路径。为突出算法优势,在经典算法基础上,对其做出改进,在算法结束后,逆序打印每一条路径,选取最优路径,由此,完成基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法的设计。在实验中,采用有向图作为实验样本,对2种算法进行对比实验.实验结果显示,所提算法相比传统的船舶物流运输最优路径选取算法运行效率更高。 相似文献
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为了使船舶以最佳航线到达目的地,研究基于多维度数据挖掘的船舶最优航线生成方法。通过官方电子海图挖掘海域港口、陆地物标等多维度坐标数据后,使用改进随机路径图算法生成船舶初始无向路径网络图后,从航行安全距离和航线目的地潮汐时间维度,设置最优航线生成指标。依据该指标和初始无向路径网络图,利用改进和声搜索算法生成最优航线。实验结果表明:该方法可有效生成船舶初始航线路线和最优航线,生成的最优航线适应度数值较高,实际应用效果好。 相似文献