固定航线船舶远距离避撞数学模型设计

当前国际远洋航行中,固定航线船舶碰撞事故在海上险情中仍占有较大比例,并且这类事故多为人为操作引起。为降低海上船舶的碰撞事故率,需要采集本船与干扰船之间相对方位数据信息,将潜在的碰撞危险因素量化处理;基于最优控制法构建船舶间的远距离避碰数学模型,并依据模型的六自由度确立性能指标和各类约束条件;引入遗传算法计算选取本船安全避让的最优路径。仿真数据表明,提出的固定航线船舶避撞模型对于船舶避让的控制精度高、距离短,运算收敛性能好、躲避成本较低。     

一种基于K-means改进蚁群算法的船舶航线设计方法

文章提出了一种基于K-means改进蚁群算法的船舶航线设计方法。首先利用Kmeans算法对栅格化海图情况进行聚类,模拟真实海况并得到多个具有区分特性标识的栅格类;然后将每一个类分别看成一个独立的TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),将蚁群算法应用在每个类内部和类之间,从而规划出一条船舶航线最短且能够安全避障的优化航线。通过仿真实验结果对比表明,该算法能够有效完成航线规划任务,并具有精度高、计算速度快等特点。     

基于Dijkstra算法的极区船舶航线规划方法

极区船舶航行面临诸多环境因素引起的安全风险,其中以海冰冰厚和密集度等因素的影响最为显著。为指引极地航行船舶根据冰况合理地进行航线规划,文章通过建立海冰栅格地图模型,采用Dijkstra算法,结合冰阻力估算公式考虑船舶尺度参数影响,针对航行距离、航行时间以及燃油消耗等优化目标,建立多目标极区船舶航线规划求解方法。结果显示,基于文章规划方法可提供符合不同目标要求的合理航线。研究成果可支撑考虑船舶本身性能的航线规划方法构建,为实际工程应用奠定基础。     

人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统

为降低紧急情况下船舶物流配送成本,设计了一个基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统。该系统的硬件包括了单片机、无线通信模块、电源模块,在软件部分,利用人工鱼群算法对配送路径进行了规划,以此完成基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统设计。实验结果表明,此次研究的配送系统不仅降低了船舶物流配送成本,还提高了船舶物流配送路径的规划速度,满足设计需求。     

基于人工鱼群算法的船舶电子设备故障智能诊断方法

为实现电子设备的高效维护,确保船舶安全航行,设计了基于人工鱼群算法的船舶电子设备故障智能诊断方法。采用离散小波变换法分解电子设备运行信号样本,通过计算不同尺度下的小波能量值完成船舶电子设备故障特征参数的提取,将其作为基于RBF神经网络的故障诊断模型的输入,利用人工鱼群算法对故障诊断模型的权值、阈值参数作优化处理,最终输出不同类型故障发生概率,实现电子设备故障诊断。实验结果表明,正常以及不同故障状态下,电子设备运行信号的时域波形存在很大差异,研究方法可实现故障特征参数的提取,并完成故障类型的识别,30次迭代后MSE指标即可降至最低,仅为10^-4。     

基于社会情感优化算法的船舶转向避碰决策

针对多船会遇时转向避碰决策的难题,提出一种运用社会情感优化算法(Social Emotional Optimization Algorithm,SEOA)求取最佳转向避碰幅度的决策方法。基于国际海上避碰规则和良好船艺对转向行动的要求,分别对互见和不在互见两种情况,建立船舶转向避碰行动矩阵,根据目标船的相对方位和船舶类型确定转向避碰的行动向量,限定问题的求解空间。将船舶碰撞危险度和航程损失作为目标函数,在个体情绪值控制下迭代进化,求取全局范围内的最优转向避碰幅度。仿真结果表明,将社会情感优化算法用于船舶转向避碰决策是可行且有效的,能为船舶驾驶人员的决策提供支持。     

基于ECDIS的航线自动规划算法设计

针对目前航海任务中主要依赖航海人员手动拟定计划航线的问题,提出基于ECDIS的航线自动规划算法,提取电子海图数据并划定碍航区,利用Delaunay三角网构建海洋环境模型,以改进的A星搜索算法自动规划出一条最优航线。对比商业ECDIS平台经验航线组合航路,实验结果表明,该算法自动规划的航线航程更短,航路点更少,在复杂的大面积海域中,可搜索到一条经济安全的航线。     

基于拟态物理学优化算法的船舶变速避碰决策

为能在狭窄水域多船会遇情况下快速给出安全有效的避碰决策,提出一种基于拟态物理学优化算法(Artificial Physics Optimization, APO)的船舶变速避碰决策方法。该方法利用APO算法的快速寻优能力,根据《国际海上避碰规则》对变速行动幅度的要求,限定算法中可行解的空间,考虑变速冲程和冲时对会遇的影响,提高最近会遇距离值的计算精度,建立基于碰撞危险度和变速能量损失的目标函数,迭代进化获得全局范围内最优的速度值,即船舶的决策速度。狭窄水域多船会遇案例的仿真结果表明:决策速度下船舶能够安全有效地避让各目标船舶,该决策方法可行且有效,能够为船舶驾驶人员提供避碰决策支持。     

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MSVG数据的船舶航线可视化

为改善船舶航线的可视化效果,解决信息丢失、效率较低等问题,提出一种基于MSVG数据的船舶航线可视化方法,根据MSVG和航线的特点,分层组织空间数据,构建可视化框架,阐述其基本原理是从MSVG数据解析、船舶航线经纬度实时读取和航线要素可视化入手,设计并实现船舶航线的可视化.     

基于数据挖掘的船舶航线自动控制技术

构建船舶航行运动学模型,分析船舶航海过程中的关键参数以及控制参量,通过数据挖掘采集船舶航线自动控制参量和关键数据,采用自适应信息融合方法融合关键数据中的特征.获取特征性路径条件后,采用大数据蚁群优化算法,优化特征性路径条件和自动控制参量,实现船舶航线自动优化控制.结果表明,该技术具备可靠的船舶航线挖掘性能,可获取最佳的...     

船舶进出唐山港京唐港区航线设计

<正>0引言近年来,唐山港的货物吞吐量保持连续的高速增长,尤其在2014年突破5亿t大关,在全球港口的货物吞吐量排名中位列第五。其中,京唐港区的货物吞吐量突破2亿t,进出港区的商船已增加到15 084艘次,导致主航道及其附近的船舶通航密度越来越大。为减少船舶会遇产生的紧迫局面,提高船舶进出港口的效率,同时为港口生产再上新台阶进一步挖潜增效,有必要对京唐港区的进出港航线进行详细解读     

基于粒子群-遗传优化算法的船舶避碰决策

为能在开阔水域中提升船舶驾驶员在多船会遇场景下的避碰决策能力,按照国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Prerenting Collisions at Sea,COLREGs)的要求,综合考虑船舶航行的安全性与经济性,提出一种基于粒子群-遗传(Partide Swam Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)的混合优化避碰决策算法。基于最近会遇距离(Distance of Close Point of Approaching,dCPA)和最近会遇时间(Time to Close Point of Approaching,tCPA)确定船舶碰撞危险度(Collision Risk Index,ICR)的计算方法,基于转向幅度与航行时间建立避碰决策目标函数。基于PSO-GA算法具有提高收敛精度和加速全局寻优的特点,当ICR≥0.5时,启动PSO-GA算法,获得让路船舶在全局范围内的最佳转向幅度和在新航向上的航行时间。仿真结果表明:与单独使用PSO或GA算法相比,PSO-GA算法能够以较少的迭代次数找到安全经济避碰航线。提出的避碰决策算法能够为船舶驾驶人员在避碰决策中提供参考,有助于提升船舶航行的安全性和降低船舶碰撞事故发生的风险。     

“上海——石垣——台湾”航线上船舶避离热带气旋的航线选择

从宏观上定性地论述了航行于“上海——石垣——台湾”航线上的船舶,在运用“改变航线”法避离热带气旋时,如何根据不同移动类型的热带气旋选择最优化的避离航线。     

人工免疫算法的船舶避碰智能策略研究

目前,船舶运输由于航道的限制,船舶数量急剧上升,船与船之间如何保持有效的安全距离显得尤为重要。人工免疫网络的出现对解决此类问题提供了新思路。理论分析表明,由于人工免疫系统(AIS)所独具的自适应性、灵活性和多分布性,会对现有船舶智能避碰系统形成一种良好的补充。这种基于人工免疫算法的船舶避碰系统将有效监测船舶的航行状况,避免船舶碰撞,从而保证整个航行的安全。