面向重大灾害的船舶应急物流运输线路规划方法

传统船舶物流运输线路规划方法,在重大灾害应急运输应用中,无法有效解决短时间内运输路径船舶运输点位冲突问题,导致短时间内无法完成冲突点交叉的最优路径规划计算,降低应急运输处理效率。因此,提出面向重大灾害的船舶应急物流运输线路规划方法。首先,根据应急运输线路对线路上的突出点位进行冲突点交叉点位评价,获得冲突点交叉评估数据;然后,根据评估数据建立应急物流运输线路规划模型。最后,对线路规划模型数据进行粒子群的最优量计算,获得最优规划线路,完成提出方法设计。通过仿真数据对比,证明提出方法具备短时间内完成运输线路的最优规划效果。     

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。     

多航道舰船货物运输路线最优选取系统设计

传统舰船货物运输线路选取系统存在航道分配混乱、运行操作占用时间过长等弊端。为解决上述问题,设计一种新型的多航道舰船货物运输路线最优选取系统。通过基础选取架构设计、最优操作模块设计2个步骤,完成新型舰船路线最优选取系统的硬件运行环境搭建。通过选取协议连接、存储数据库设计、基本选取流程完善3个步骤,完成新型舰船路线最优选取系统的软件运行环境搭建,结合软、硬件环节,实现多航道舰船货物运输路线最优选取系统的顺利应用。对比实验结果表明,与传统系统相比,应用新型运输路线最优选取系统后,航道分配混乱情况得到明显缓解,系统运行操作占用时间的最大值始终不会超过30 s。     

基于最小生成树的船舶运输线路选取方法优化研究

现有船舶运输线路选取方法存在着全局搜索性差的缺陷,为了解决上述问题,提出基于最小生成树的船舶运输线路选取方法优化研究。采用prim算法构建最小生成树,无损压缩船舶运输线路点云数据,搭建船舶运输线路网络,优化船舶运输线路选取过程,分析运输线路阻抗情况,采用Dijkstra算法计算运输线路的长度以及阻抗,选取长度最小并阻抗非负的线路作为船舶最佳运输线路,实现了船舶运输线路选取方法的优化。测试结果表明:与现有的船舶运输线路选取方法相比较,优化的船舶运输线路选取方法极大提升了全局搜索性,充分说明优化的船舶运输线路选取方法具备更好的运输线路选取性能。     

智能网络海上船舶物流运输最佳航线选取模型

常规的物流运输航线选取模型无法获取实时天气及周边环境信息,导致绕避台风不及时。为此利用智能网络技术,设计海上船舶物流运输最佳航线选取模型。分析随机变量对物流运输路线的影响,利用智能网络获取船舶实时位置,计算航线运营成本,了解运输总需求,分析船型大小与其挂靠频率间的关系,选择合适的靠泊港口与靠港顺序,完成智能网络下海上船舶物流运输最佳航线选取模型设计。采用仿真对照实验,测试该模型应用效果。实验结果表明,将智能网络技术应用到最佳航线选取过程当中,能够实时获取相关信息,准确地制定船舶绕避台风方案,选择最为合适的物流运输航线,保证货物安全并准时到达。     

舰船货物运输物流最优路径选择研究

舰船货物运输物流最优路径可以降低企业的运输成本,因此对其进行研究具有十分重要的经济价值,为了获得最优的舰船货物运输物流路径,提出了组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择方法。首先分析当前舰船货物运输物流最优路径选择研究的现状,找到难以找到舰船货物运输物流最优路径的原因,然后设计了舰船货物运输物流最优路径选择的数学模型,采用蚁群算法和粒子群算法的组合算法进行求解,搜索舰船货物运输物流最优路径,最后与单一的蚁群算法和粒子群算法进行舰船货物运输物流最优路径选择仿真实验。结果表明,组合算法的舰船货物运输物流最优路径选择结果不仅要明显优于单一的蚁群算法和粒子群算法,而且提高获得了最优舰船货物运输物流路径的成功率,选择效率也得到了明显的改善。     

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。     

不同参数下船舶运输前缘阻力的数值模拟研究

为了提高船舶运输的动力性能,进行船舶运输运动力学分析,构建不同参数环境下船舶运输前缘阻力的数值模型,采用阻尼力载荷评估方法进行船舶运输前缘阻力数值分析研究,提出一种基于延性力学评价的船舶运输前缘阻力仿真模型,构造船舶运输前缘阻尼的约束参量模型,采用刚度强化约束机制进行运动力学建模,结合自适应解耦构件力学评估方法,实现不同参数下船舶运输前缘阻力的数值量化评估和自回归分析,提高力学参量估计的准确性。仿真结果表明,采用该模型进行船舶运输前缘阻力参数评估的准确性较高,实现对不同参数下船舶运输的运动力学优化建模,以此指导船舶流体力学设计。     

船舶物流路径规划的数学模型构建及求解

船舶物流路径规划的研究具有十分重要的经济价值,当前船舶物流路径规划方法无法找到最优的船舶物流路径规划方案,使得船舶物流运输的成本过高,为此本文设计了基于蚁群算法和粒子群算法的船舶物流路径规划方法。首先分析船舶物流路径规划研究的历史,建立船舶物流路径规划的数学模型,然后采用粒子群算法对船舶物流路径规划的数学模型进行求解,找到有效的船舶物流路径规划方案集合,并在此基础上采用蚁群算法对船舶物流路径规划方案集合进行搜索,找到最优的船舶物流路径规划方案,最后与单一蚁群算法、粒子群算法进行了船舶物流路径规划问题求解的仿真实验。本文方法避免了单一蚁群算法、粒子群算法求解速度慢,难以找到最优船舶物流路径规划方案不足,得到的船舶物流路径规划方案可以帮助企业节约物流运输成本。     

大区域船舶物流最优航线选取模型设计

针对传统的最优航线选取方法一直存在选取效果差、时间长的问题,提出大区域船舶物流最优航线选取模型。该方法先采用采用粗糙集理论计算权值,通过可信性理论构建大区域船舶物流航线选择期望值及规划模型,并采用上限和下限的方式约束物流配送信息素,计算大区域船舶物流航线配送概率,并以此为基础,通过船舶物流信息筛选,构建大区域船舶物流航线选取模型。实验结果比发现,采用改进最优航线选取模型时,其航线选取时间及航线长度均要优于传统方法,具有一定的优势。