基于遗传算法的大型舰船紧急疏散路径规划

紧急疏散路径规划研究对于大型舰船安全具有重要意义,针对当前大型舰船紧急疏散路径规划方法存在求解路径速度慢,难以找到全局最优路径的缺陷,设计了一种基于遗传算法的大型舰船紧急疏散路径规划。首先分析大型舰船紧急疏散路径规划原理,设计大型舰船紧急疏散路径规划的数学模型,然后采用遗传算法对大型舰船紧急疏散路径规划数学模型进行求解,找到大型舰船紧急疏散的最优路径,最后在Matlab 2014平台下进行了大型舰船紧急疏散路径规划的仿真模拟实验,结果表明,遗传算法可以搜索到大型舰船紧急疏散路径规划的最佳方案,可以应用于大型舰船紧急疏散的指挥中。     

改进差分进化算法在舰船电力系统网络重构中的应用

针对舰船电力系统的网络重构,建立了以负载恢复量、开关操作数和发电机效率均衡为多优化目标的舰船电力系统故障恢复模型,提出了一种带自适应离散断点算子和动态变异、交叉因子的改进离散差分进化算法进行求解。改进后的算法能有效地提高收敛速度,并克服传统差分进化算法收敛精度不高、易陷入局部最优的问题。舰船电力系统网络故障恢复算例表明,该方法能获得更好的系统重构方案,并具有较好的优化性能。     

基于遗传算法的舰船无线通信网络资源分配研究

当前舰船无线通信网络资源分配方法存在资源分配严重不平稳问题,导致资源分配冲突概率相当高。为改善舰船无线通信网络的通信质量,设计基于遗传算法的舰船无线通信网络资源分配方法。首先分析当前舰船无线通信网络资源分配的研究现状,构建舰船无线通信网络资源分配模型,然后通过引入遗传算法对舰船无线通信网络资源进行分配,找到最优的舰船无线通信网络资源分配方案,最后进行舰船无线通信网络资源分配仿真实验。本文方法不仅能够有效提高舰船无线通信网络通信质量,大幅度减少了舰船无线通信网络资源冲突概率,而且舰船无线通信网络的吞吐量得到大幅度提长,较好地克服了当前舰船无线通信网络资源分配方法存在的缺陷。     

网络重构法在舰船区域配电系统中的应用研究

运用网络重构法对舰船区域配电系统进行了分析.在考虑了电网损耗和开关动作次数因素的基础上建立数学模型,并应用改进的遗传算法--单亲遗传算法(PGA)进行求解.着重分析了单亲遗传算法针对舰船区域配电系统的特点产生相应的染色体编码、初始群体、基因移位、基因突变.本文的研究证明了单亲遗传算法可有效消除常规遗传算法中对可行性解严重破坏的缺点以及网络重构法应用在舰船区域配电系统中的有效性.     

多智能体遗传算法在船舶电力网络重构中的应用

船舶电力系统故障恢复的网络重构问题可以抽象成为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题.根据船舶电力系统特点,结合多Agent在电力系统的应用,提出了一种基于进化遗传算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的含有节点—支路的馈线拓扑模型和目标供电最优的数学模型.在遗传算法快速寻优能力的基础上,结合进化算法的方向性和反馈性,得出多Agent船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例与普通遗传算法比较分析,验证了其良好的可行性.     

基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪

针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。     

舰船电力系统量子遗传算法的故障诊断方法研究

为能准确的确定故障元件,建立了考虑保护或断路器拒动情况下适合舰船电力系统故障诊断的数学模型,利用量子遗传算法对故障诊断数学模型进行求解,并利用典型舰船电力系统故障算例对所提方法进行了验证,算例结果说明了该故障诊断模型的合理性和诊断结果的准确性。     

基于克隆算法的舰船区域配电系统故障恢复算法

舰船电力系统的网络重构是故障后恢复系统、提高舰船生命力的重要途径之一.故障恢复在理论上是一个复杂的多目标非线性组合优化问题.为了提高区域配电系统故障恢复算法的准确性和快速性,针对舰船区域配电系统的特点,建立了重构数学模型,提出了一种克隆算法对其进行求解;通过选择亲和力高的抗体并且对亲和力高的抗体分别进行克隆来有效地加快收敛速度.理论分析及实例证明,克隆算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大的提高.     

舰船通信网络的信道均衡化技术

当出现多个终端节点涌入一条通信信道情况后,就极易发生信道不均衡问题,导致误码率较高和传输延迟,影响数据信息传输的准确性和实时性。为此,研究一种舰船通信网络的信道均衡化技术。该研究先是将舰船通信网络简化成拓扑结构,并进行舰船信道估计,建立舰船通信网络的信道均衡问题目标函数模型;后利用遗传算法对上述模型进行求解,得出信道均衡化最优方案。结果表明,与3种前人研究的均衡化方法相比,所研究方法应用下,误码率较低,数据延迟传输时间更短,证明了所研究方法的信道均衡化效果更好。     

云环境下舰船周期性任务容错调度算法

任务容错调度算法是保证舰船周期性任务完成的基础,针对舰船周期性任务容错调度算法存在效率低等问题,设计了一种云环境下舰船周期性任务容错调度算法。首先对舰船周期性任务容错调度算法的研究现状和云环境的工作模式进行分析,然后建立舰船周期性任务容错调度的数学模型,并采用组合的群智能优化算法对舰船周期性任务容错调度数学模型进行求解,找到舰船周期性任务容错调度方案。仿真测试结果表明,本文算法不但加快了舰船周期性任务容错调度方案的搜索速度,而且得到的舰船周期性任务容错调度方案要优于对比算法。