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人工鱼群算法的避碰路径规划决策支持
  • ISSN号:1000-4653
  • 期刊名称:《中国航海》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U675.9[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:[1]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(51109020);中央高校基本科研业务费专项资金(3132013015)
中文摘要:

为了能够在海上交通出现复杂局面时及时提供预警,并给出碰撞决策,从而有效减轻值班人员的工作负担、保证船舶航行安全,结合国际海上避碰规则和船舶安全领域相关知识,以本船避让过程中前进的距离为目标函数,采用遗传算法和人工鱼群算法规划船舶避碰路径,提供最优的避让转向时机、安全避让角度、复航时间和复航角度.通过计算机仿真实验计算对遇、追越和交叉3种会遇态势下的避碰路径参数,并在ECDIS上进行动态显示.结果表明,所得避碰路径参数符合实际情况,规划的路径既安全又经济.运用该算法可有效优化避碰航路,并能给出最优的避碰决策参数.

英文摘要:

When an complicated traffic situation happens on the sea, the early warning and collision avoidance decision support are needed to reduce the pressure on the Officer On the Watch (OOW) and improve the safety of marine traffic. This research integrates the genetic algorithm and the Artificial fish swarm algorithm used in artificial intelligence to find a theoretical safety-critical recommendation for the shortest distance of collision avoidance from an economic viewpoint with the consideration of the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGS) and the safety domain of a ship. Such an optimal safe avoidance turning angle, navigation restoration time and navigational restoration angle was ob- tained. The results from the simulations of head-on situation, overtaking situation and crossing situation based on ECDIS platform show that the algorithm can be used to optimize collision avoidance route effectively and gives an optimal collision avoidance route parameter. It is proved to suite to make decisions for collision avoidance.

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期刊信息
  • 《中国航海》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国航海学会
  • 主编:马浔
  • 地址:上海市民生路600号中国航海学会
  • 邮编:200135
  • 邮箱:zghh@shmtu.edu.cn
  • 电话:021-38284906
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-4653
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1388/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 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(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4226