基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化

传统基于纯蚁群算法的船舶交通多航道调度优化无法根据实际情况调整船舶优先级,船舶占港时间较长,经济效益差,因此设计一种基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化方法。建立多航道调度优化模型,明确各船舶调度策略,确定调度时间、等待时间最小的目标函数,建立避免调度过程中产生混乱和协调船舶交叉的约束条件;在调度优化中引入人机交互-蚁群算法,采用人工设置临时改变船舶工作的优先级,以此来提高港口工作效率,并设置算法的搜索顺序,完成船舶交通多航道调度优化的研究。在算例仿真中,为验证传统方法与设计方法的调度结果,设置港口参数并分析两方法的调度方案,结果表明设计的方法得到的方案能有效缩短船舶平均在港口的停留时间和恢复正常生产所需要的时间。     

蚁群和粒子群优化融合算法在船舶网络资源调度中的应用

在互联网技术高速发展的今天,网络互联技术已经被广泛应用在船舶的自动化控制领域,通过集中化的网络资源管理,船员可以有效地对船舶上的电力系统、导航系统和通信系统进行资源调度,从而达到最优化的水平。本文从船舶的实际控制需求出发,结合最新的人工智能技术——蚁群和粒子优化融合技术,对船舶网络资源进行数学模型的构建。并结合粒子群优化融合算法对蚁群网络的空间布局进行优化,从而使船舶的网络资源在动态调整中达到平衡。仿真结果表明,经过蚁群和粒子群融合算法优化过的船舶网络资源调度效率更高,具有很好的实际应用前景。     

大数据分析下双向通航港口船只调度方法

针对传统方法因缺少自适应蚁群调度优化算法,导致调度资源分析不足的问题。在大数据分析的技术支持下,为更好地提升双向通航港口船只调度的合理性与科学性,提出大数据分析下双向通航港口船只调度方法研究。通过大数据分析技术,对双向通航港口船舶调度数据进行分析计算。接着对港口调度能力进行模型建立,根据获得的数据引入自适应蚁群调度优化算法,完成数据科学调度计算。通过实验对比方式,对提出设计方法的合理性进行证明,对双向通航港口船只调度有科学意义。     

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。     

云环境下舰船周期性任务容错调度算法研究

舰船周期性任务的容错调度对保证船舶安全航行,避免发生碰撞事故具有重要作用,因此针对舰船周期性任务容错调度问题进行研究,在求解环节对传统容错调度算法进行改进优化,以期提高可靠性和实时性。任务容错调度算法设计需要经历2个阶段:第一阶段,构建舰船周期性任务容错调度模型;第二阶段,将遗传算法与蚁群算法相结合,完成模型2次求解,先使用遗传算法,得到初步容错调度可行方案,后使用蚁群算法,完成模型精确求解,有效实现舰船周期性任务的容错调度。结果表明:与单一遗传算法与蚁群算法相比,本算法可靠性降低幅度低(1.89%),说明可靠性更好;100个任务的完成所需时间最少,仅花费11.5 s,证明其实时性更佳。     

蚁群算法在港口船舶物流中的应用研究

在全球化经济日益繁荣的今天,国内出现了众多超大吞吐容量的港口,同时各种超级运输船舶也被制造出来,因此在全球港口运输能力有限的情况下,如何有效安排船舶物流的作业流程,改善港口运输效率,对提高经济效益,降低成本显得非常必要。因此,本文主要分析现阶段港口运输行业面临的主要问题,并基于蚁群算法提出具体的优化措施。通过建立港口船舶物流的数学模型,对物流运输中的任务序列进行优化调度,从而最终确定最优的调度算法。     

蚁群优化算法在船舶电力系统重构中的应用

船舶工业的发展是我国国防工业、交通运输的重要基础,船舶电力系统的故障重构一直是国内外研究的热点,船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。本文提出了一种改进的蚁群算法对船舶电力系统故障重构问题进行研究,并通过实例分析和实验仿真将改进后的蚁群算法和传统基本蚁群算法进行对比分析,得出了改进后的蚁群算法在船舶电力系统故障重构问题上具有更加优越的性能。     

群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究

针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。     

蚁群算法在船舶分布式电源优化配置及并行计算中的应用

从节能减排的角度出发,对船舶分布式电源进行配置和运行调度。在此过程中,充分考虑船舶电网的损耗、储能、成本等因素,建立2层分布式电源优化模型,并且利用混合蚁群算法对其求解。最后进行对比实验,实验数据表明,本文算法在计算效率和全局搜索方面优越性突出。     

基于ARM的CAN总线机舱测量系统的研究

采用ARM作为机舱测量系统中的主控制器,利用ARM的高性能和可裁减性构建CAN总线通信控制网络,可以实现系统全部节点之间的数据共享以及相互之间的协同工作。     

面向研究生创新能力培养的电子导师平台建设探索

创新教育是研究生教育质量的灵魂.本文在分析了电子导师这一新型的研究生教育培养模式的基础上,实现了一种面向研究生创新能力培养的电子导师平台,并对平台的定位和作用进行了深入研究,同时还分析了平台的总体设计思想和技术实现框架,电子导师解决研究生教学中的一些基础问题的意义,促进电子导师在培养研究生创造性思维中的作用,具有重要的理论意义及广泛的应用前景.     

浅谈网络财务

随着网络技术的飞速发展,以网络为基础的电子商务改变着企业的经营管理模式,形成全球化的网络经济.网络财务以其独特优势随之产生并发展,它突破了时空的限制,实行了适应网络环境的新处理方式,必将大大提高企业的管理效率,为企业创造更多的财富.文章介绍了网络财务产生的必然性、特点、应用及存在问题.     

基于网络的随船器材全资可视化系统的研究

依托有线专网和北斗卫星网,研制覆盖随船器材供应链和被服务方的全资可视化系统,实现被服务方随时获取自己申请单的供应链信息,包括器材申领、器材批复、器材运输、器材维修等信息,达到被服务方对整个随船器材服务流程的全维可视和全程可控的目的,从而为随船器材的精确化保障提供技术手段。     

船舶非单点搁浅受力分析

用力学分析的方法,解决船舶非单点搁浅时船底受力大小及脱浅拖力最小值的计算方法问题,并由此提出船舶自行脱浅的两种方法。     

针对持续性跟踪无人艇的探测技术

美国国防先期研究计划局(DARPA)提出的持续性跟踪无人艇(ACTUV)项目对潜艇的隐蔽性和安全性形成重大挑战。加强对ACTUV的搜索、探测、定位,保障潜艇部队安全,是我国海军面临的新任务。本文研究从天基、海基、空基进行搜索侦察,并提出一种多维数据融合定位技术,为相关科研项目提供参考。     

推车机正钩板设计

黄骅港一期翻车机系统主要翻卸车型为C64和C70,翻卸模式为解列翻卸和不解列翻卸两种。在解列翻卸C64车型的过程中,存在推车机推空车皮时火车车钩不正的问题。     

基于FAHP法的造船起重机结构安全性评价研究

针对目前国内外造船起重机安全性评价方法的不足,研究基于模糊层次综合评判法(FAHP)的造船起重机金属结构安全性评价方法,采用层次分析法(AHP)确定指标权重,将模糊综合评判理论运用于起重机金属结构综合评估中。以造船门座起重机为例,建立多指标、多层次安全性评价模型,对指标状态值进行无量纲化处理,运用层次分析法确定权重值,采用模糊综合评判理论计算各层评价值,并最终得到整机金属结构安全指数,为起重机使用企业和特检部门开展工作提供参考依据。     

基于CFD的斜流对螺旋桨性能影响探究

对于拖船、拖网渔船及高速艇等船型,其螺旋桨处在斜流工作条件下。为研究斜流对螺旋桨水动力性能的影响,文章使用商用流体力学软件STAR-CCM+对不同斜流角下螺旋桨的水动力性能进行计算。计算结果表明,斜流会导致螺旋桨敞水性能下降并诱发横向力,对船舶航速、传动轴系及船舶操纵性产生不利影响。     

纳米隔热材料在舰船上的应用研究

纳米材料依旧是21世纪的明星材料,纳米隔热材料由于其明显的低热导率,一出现就成为舰船行业的研究热点。与传统的隔热材料相比,相同的隔热面积需要的纳米隔热材料更少。本文以纳米孔隔热材料的制造工艺为例,探索纳米隔热材料的工艺流程,并将纳米孔隔热材料和传统的隔热材料的压缩强度进行对比,对不同温度下纳米孔隔热材料的加热线收缩率进行研究。结果发现,纳米孔隔热材料的压缩强度高于传统的无机隔热材料,却低于硅酸铝纤维,纳米孔隔热材料的最佳使用温度为1 000℃左右。