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基于遗传算法的船舶避碰决策辅助
  • ISSN号:1672-9498
  • 期刊名称:《上海海事大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:U675.96[交通运输工程—船舶及航道工程;交通运输工程—船舶与海洋工程]
  • 作者机构:大连海事大学航海学院,辽宁大连116026
  • 相关基金:国家自然科学基金(51179019);工业及信息化部高技术船舶科研项目(9014491)
中文摘要:

针对海上船舶避碰问题,提出一种基于多种群遗传算法(Genetic Algorithm,GA)自动生成最优避碰路径的船舶避碰辅助决策方法.该算法采用多种群协同进化的方式,通过建立移民算子和人工选择算子保持种群之间的联系.这种改进的GA不仅能解决标准GA中遗传算子参数设定的问题,而且能提高算法的有效性和效率.利用船舶避碰方面的知识和启发式方法生成初始路径,使其决策方向符合避碰规则的要求,并对种群中的个体进行适应度评价与优化.以精英种群中最优个体的最少保持代数作为算法终止条件,这种判据充分利用GA在进化过程中的知识积累,比最大遗传代数判据更为合理.仿真结果证明了多种群GA在辅助船舶避碰决策方面的可行性和优越性.

英文摘要:

For the ship collision avoidance problem at sea, a method to ship collision avoidance decision aids is presented, where the multi-population Genetic Algorithm( GA) is adopted to automatically gener-ate the optimal path of collision avoidance. In the algorithm, multiple populations evolve simultaneously, and the immigration operator and the artificial selection operator are established to keep relationships among populations. The improved GA can not only solve the problem of parameter settings for genetic op-erators in the traditional GA, but also improve the algorithm , s effectiveness and efficiency. The knowl-edge of ship collision avoidance and the heuristic method are used to generate the initial path whose deci-sion direction meets the requirements of collision avoidance rules, and to carry out the fitness evaluation and optimization for individuals of the populations. The termination condition of the algorithm is the mini-mum iteration times predefined that the optimal individual is kept in the elite population, which makes full use of the knowledge accumulation in the iteration process of GA, and is more reasonable than the criterion of the maximum genetic iteration times. Simulation results demonstrate the feasibility and superi-ority of the multi-population GA in aiding ship collision avoidance decision.

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期刊信息
  • 《上海海事大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海海事大学
  • 主编:黄有方
  • 地址:上海浦东新区临港新城海港大道A30#
  • 邮编:201306
  • 邮箱:smucae@163.com
  • 电话:021-38284908
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9498
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1968/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • CAJ-CD规范执行优秀期刊,中国期刊协会编校质量优秀期刊,全国高校编辑质量优秀科技期刊,上海市编校质量优秀期刊,上海市优秀学报,上海市审读优秀科技期刊,上海市新闻出版行业文明单位,中国高校科技期刊优秀团队
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:2579