在考虑船舶排放控制区(Emission Control Area,ECA)的背景下,通过航速优化对船舶航行成本和航行时间进行有效折中,降低船舶营运成本。针对营运成本和航行时间2个互相冲突的关键因素建立一种多目标航速优化模型。分别建立船舶营运成本模...在考虑船舶排放控制区(Emission Control Area,ECA)的背景下,通过航速优化对船舶航行成本和航行时间进行有效折中,降低船舶营运成本。针对营运成本和航行时间2个互相冲突的关键因素建立一种多目标航速优化模型。分别建立船舶营运成本模型和航行时间模型,通过带精英策略的非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGAⅡ)求得营运成本和航行时间的Pareto解集,采用模糊隶属度函数,从Pareto解集中筛选出最佳折中解。实际案例分析结果表明:在一定的时间约束下,船舶在ECA内适当减速,在ECA外加速可有效减少营运成本。当船舶以优化航速航行时,可有效减少船舶营运成本,节省船舶航行时间,为船公司提供一定的管理依据并带来可观的经济收益。展开更多
文摘由于海洋环境复杂多变,为了保障海员安全,全面提高海洋水域治理能力,近年来水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)的话题热度逐渐升高。USV路径规划能力是其关键技术之一,是其智能化的重要体现。随着船用雷达的逐步发展,现已成为保障船舶安全航行必不可少的一环。本文针对船用雷达图中USV的路径规划问题,将快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法,对其进行改进并应用于USV路径规划问题,再与经典RRT算法进行比较。实验结果表明,改进后的RRT算法比经典RRT算法的路径长度更短,更平滑,证明改进后的RRT算法可以更有效的完成USV的路径规划。
