E-navigation发展与研究

阐述基于"大数据"理念、"互联网+"思维,及以"云技术"为支撑的由信息化技术、电子导航技术、E时代海事行业规范/标准、E-海事营运模式构架的新一代E-navigation技术及实现研究。     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。     

城市轨道交通列车运行图协调性评估体系构建与系统研究

从不同尺度对城市轨道交通列车运行图进行协调性分析与评估,是实现城市轨道交通网络化运营协调与优化的重要基础。通过选取大量的指标数据进行归纳总结,提取了运营协调决策中的共性需求,构建了适应运营管理的城市轨道交通列车运行图协调性评估指标新体系。基于该指标体系,开发了完整的城市轨道交通列车运行图协调性评估系统,可以对点(车站)、线(运行线)与面(运行图)进行全方位综合评估。以北京市实际路网运营情况为例,在10 s内完成各项指标计算,计算结果得到了北京市交通信息中心与北京地铁运营有限公司的专家认可,可以为列车运行图进一步优化编制提供有效的参考。     

考虑空车调配协调的货物列车开行方案优化研究

为实现空车调配与货物列车开行方案协调优化，结合基本运行图架构与车流径路，构建货运时空服务拓展网络。考虑配空与装卸取送、集编发等环节的时间接续要求，节点与区段不对流空车要求，以重车流全程运送与空车配送等广义总费用最少为目标，建立整数规划弧路模型。针对既有算法设计局限性，结合重车或空车配空的时间接续要求，提出将不同的 k 短路重车流方案与空车配空方案相关联的改进可行解构造方法，设计混合差分进化求解算法。实例研究表明，考虑空车调配进行重车、空车流组织协调优化，能够减少空车走行费用，及时满足装车需求，有效保证作业车流配合中转车流集结编组及时挂线，提高方案可实施性。     

蚁群优化算法在潜艇三维空间导航规划算法中的应用

潜艇三维空间导航规划是指在已知或未知的条件下,利用环境建模与路径搜索方法,为潜艇规划出安全、快速、隐蔽的航行路径。为提高导航规划算法的稳定性与效率,本文对蚁群算法进行改进,给出一种基于多蚁群协同的并行优化的潜艇导航规划算法,并使用Matlab与VC++对该算法进行仿真实验。实验结果表明,本文算法能够得到较为可行的路径规划。     

船舶INS/NSAP组合导航系统的设计及实现

为了提高船舶导航性能,本文研究基于INS/NSAP组合导航系统。首先建立组合导航系统的模型,然后在此基础上阐述了组合导航系统的主要构成,其为数据综合系统和数据转换系统。最后进行仿真实验,实验结果表明本文所采用的导航系统在经纬度船舶定位以及航向方面具有较高的精度和可行性。     

基于TF-IDF加权朴素贝叶斯算法的ATP车载设备测试案例分类研究

针对列车超速防护（ATP,Automatic Train Protection）系统车载设备测试案例分类存在的工作量大、效率低且准确性不高等问题，提出了将词频—逆文档频率（TF-IDF,Term Frequency-Inverse Document Frequency）与朴素贝叶斯算法相结合，应用于测试案例分类的方案。利用TF-IDF算法筛选特征词及权重，对朴素贝叶斯算法进行加权处理，并基于实验室现有ATP车载设备的测试案例进行验证。实验结果表明，文章的特征词提取及测试案例分类方法具有较高的准确性。