双层规划视角下远距离运输配送路径优化选取系统设计

针对传统冷链物流配送船舶路径优化选取系统存在选取的路径可行性不足的问题,提出基于双层规划的冷链物流配送船舶路径优化选取系统设计。首先架设双层资源计算平台,通过多服务机组云端交互的方式,完成硬件平台的架设;接着,引入双层规划资源算法,对船舶航行相关航线数据进行全局分析,得到均衡要素分析下的可选取路径的合集;最后,通过引入遗传碰撞择优算法,对合集内的路径进行最优值碰撞计算,从得到最优路径完成选取;通过仿真实验,对设计系统的准确性与稳定性进行实验证明,通过对比数据证明所设计的系统满足设计要求。     

基于云计算的船运物流运输调度方法研究

传统船运物流调度方法能够实现船运物流的运输,但针对港口货物存在分散性、复杂化、多到达地的情况,则会产生物流运输效率低,调度运行不畅的问题。为此提出基于云计算的船运物流运输调度方法研究。通过云计算船运调度方法模型的设计,完成多层级调度方法与总体框架的建立;利用调度通信机制,科学掌握船运状态,依托云计算调度方法核心计算机制,完成对船舶的科学调度,进而实现建基于云计算的船运物流调度方法。实验数据表明,设计调度方法,具有良好的处置货物能力,科学的船舶调度性。     

多模式船舶分段物流运输最优路径规划模型

传统船舶分段物流运输路径规划模型受到单一计算模式的限制,无法对突发路径规划要素进行有效载入计算,导致船舶运输全程路径出现航线重复、不必要航线距离规划过长的问题。提出多模式船舶分段物流运输最优路径规划模型。针对规划模式单一问题,首先,对船舶物流分段路径进行分段式路径瓶颈模型计算,获得不同运输段的瓶颈点坐标;根据瓶颈点坐标数据,计算各运输段冲突分流点;最后,将各段路径进行融合最优计算,通过阶段式遗传算法,构建最优路径模型。仿真对比实验证明设计模型规划的路径是最佳规划路径。     

船舶物流运输中的最优航线选取模型设计

为了解决传统船舶最优航线选取模型最优航线选取效率低、精准度差的难题,提出船舶最优航线选取模型研究。依据海上运输环境信息,通过全局航线规划算法对船舶运输安全区域进行划分,以此为基础,采用Dijkstra算法对船舶安全航线进行获取,以得到的船舶安全航线为依据,采用离散点法对船舶最优航线进行选取,实现船舶最优航线选取模型的构建。通过实验结果显示,与传统船舶最优航线选取模型相比较,构建的船舶最优航线选取模型极大地提升了最优航线选取效率与精准度,充分说明构建的船舶最优航线选取模型具备更好的性能。     

船舶物流最佳航线智能选择算法研究

传统船舶物流航线的选择算法能够完成单批次、点对点船舶物流航线的确定,但针对多批次、多目的地、不同海洋运输环境的物流运输,传统船舶物流航线选择算法无法计算。为此提出船舶物流最佳航线智能选择算法研究。依托antcb数学模型控制k取值范围,构建理想状态下船舶物流航线的统计算法;扩展外在因素影响算法,对对渠道最佳航线计算进行动态修订,构建船舶物流最佳航线选择原则,完成船舶物流多点式最佳航线智能选择计算。通过实验表明,设计船舶航线智能选择算法比传统航线算法平均航线适用率提升68.93%,适合不同环境、多变量情况下最佳航线智能选择。     

基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法

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。     

船舶交通流大数据在无人船航线智能规划中的应用

传统无人船航线规划方法,虽然能够对路径数据进行连续性分析计算,但在多数据流的匹配最优量计算方面,由于路径规划变量增多,导致线路规划量与输出量匹配出现误差,影响无人船路径规划准确率,降低无人船线路规划效果。因此,提出船舶交通流大数据在无人船航线智能规划中的应用。首先,对无人船运动轨迹进行数据模型建立,完成对路径数据资源的特征整理;接着通过引入大数据分析技术,利用AI数据分析算法,对路径规划资源进行最优量分析计算。最后,考虑到路径资源匹配最优量计算量巨大,为了保证算法计算效率,通过AIS压缩算法,对计算过程中匹配完结路径规划数据进行压缩简化计算,实现计算空间资源的高效管理,从而提升无人船航线的智能规划。利用数据对比方式,证明提出方法在实际应用中的有效性。     

船舶航线信息存储加密算法

传统船舶航线信息所采用的算法多为单一算法,在算法加密程度上,安全级别较低且存在计算漏洞。容易被网络黑客通过溢出数据等方式进行破解。传统算法不但加密逻辑单一,而且在数据加密存储处理上,受到加密与存储两种操作逻辑的限制,处理速度缓慢,不利于航线信息的实时高速存储操作。因此提出船舶航线信息存储加密算法,引入动态浮点融合加密体系。在体系下包含2种加密算法与一种融合存储策略。首先通过同态浮点加密算法对信息数据进行同态的以及加密,建立初级安全密钥体系;接着由动态加密通信算法对信息进行通信协议加密计算;最后由存储融合策略对2种加密数据进行融合存储。仿真实验证明,提出的算法不论在信息数据加密级别上还是存储速度上,都明显优于传统的信息存储加密算法。     

基于云计算的船舶电子信息交互系统

传统船舶电子信息交互系统在海量数据云端计算交互过程中,由于系统硬件交互协议支持不足,加之交互系统内部算法对数据优先读写计算逻辑存在不足,导致信息交互系统整体读写交互能力下降,网络交互吞吐量受到极大的影响。针对上述问题,文章提出基于云计算的船舶电子信息交互系统设计:1)对传统信息交互硬件进行Qos协议支持硬件优化改进,创建新的Qos云计算信息交互平台硬件;2)引入Qos硬件交互逻辑,完善对接新旧设备与数据;3)引入交互资源优先调度分布算法,对交互中的信息进行优先交互逻辑的计算,优化信息交互逻辑,提升数据交互活跃性与数据吞吐能力;4)通过仿真实验证明提出设计系统的可行性与有效性。     

基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。