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基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划
引用本文:姚肖肖, 胡勤友, 杨春. 基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 79-85. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010
作者姓名:姚肖肖  胡勤友  杨春
作者单位:上海海事大学商船学院 上海 201306;上海海事大学商船学院 上海 201306;上海海事大学商船学院 上海 201306
摘    要:利用船舶AIS轨迹数据,研究了基于蚁群算法和海量AIS数据的航线规划方法.采用Doug-las-Peucker算法对海量轨迹数据进行压缩处理;基于DBSCAN算法对处理后的AIS轨迹点数据进行聚类,提取出航路关键转向点;依据地理边界数据确定关键转向点的连接关系,并对靠近孤立碍航物的航线进行修正,构建出1个无向网络图,同时计算出各条边的船舶航行密度;将各边的密度值作为MMAS蚁群算法的初始信息素浓度,求解港口间的最优安全航线.以2017年黑德兰港到青岛港的散货船AIS轨迹数据为样本,进行航线规划研究.结果表明,规划的航线总航程为3487.21 n mile,推荐航线总里程为3576.9 n mile,传统蚁群算法规划出的航线总里程为3560.42 n mile.与相关推荐航线相比总航程缩短约为3%,与传统蚁群算法相比总航程缩短约2%;另外该方法相较于传统蚁群算法收敛速度更快.

关 键 词:交通规划   航线规划   蚁群算法   AIS   DBSCAN

Route Planning of Vessels with Ant Colony Algorithm and Massive AIS Data
YAO Xiaoxiao, HU Qinyou, YANG Chun. Route Planning of Vessels with Ant Colony Algorithm and Massive AIS Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 79-85. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010
Authors:YAO Xiaoxiao  HU Qinyou  YANG Chun
Abstract:
Keywords:
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