资料介绍
针对船舶避碰决策系统中的船舶运动趋势和避碰时机,根据各目标船相对于本船在下
一时刻的运动参数,本文应用遗传算法、模拟退火算法和穷举法实时预测避碰最优角。仿真结果表明,遗传算法对于求解船舶转向避碰幅度具有较好的实时性和有效性,能有效提高船舶海上航行的灵活性和安全可靠性,达到提前预警和帮助驾驶员提前做好避碰准备与应急措施等目的。
关键词: 避碰;遗传算法;模拟退火;穷举法;转向幅度;会遇;
目前,有关海上船舶避碰决策问题中有关两船避碰决策问题的理论和技术已在国内外
学者的共同努力下日趋成熟。但对多船会遇情况下的避碰决策问题,在实际应用中,仍还存在一定的差距。为此,进一步研究海上多船避碰问题的新思想和新方法,对于提高船舶航行安全的自动化,具有十分重要的现实意义。
为简化仿真复杂度,本文以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离
(DCPA)和最近会遇时间(TCPA)为参数,将来船与本船构成的以碰撞危险度为基础的适应度函数作为目标函数,应用遗传算法、模拟退火算法、穷举法三种方法,从可行的解空间中找出满足目标函数和约束条件的最优转向避碰幅度角,通过仿真结果的分析和比较找出具有最好实时性和有效性的一种算法。仿真研究表明,遗传算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度角,是三种算法中实时性和有效性最高的一种算法。
一时刻的运动参数,本文应用遗传算法、模拟退火算法和穷举法实时预测避碰最优角。仿真结果表明,遗传算法对于求解船舶转向避碰幅度具有较好的实时性和有效性,能有效提高船舶海上航行的灵活性和安全可靠性,达到提前预警和帮助驾驶员提前做好避碰准备与应急措施等目的。
关键词: 避碰;遗传算法;模拟退火;穷举法;转向幅度;会遇;
目前,有关海上船舶避碰决策问题中有关两船避碰决策问题的理论和技术已在国内外
学者的共同努力下日趋成熟。但对多船会遇情况下的避碰决策问题,在实际应用中,仍还存在一定的差距。为此,进一步研究海上多船避碰问题的新思想和新方法,对于提高船舶航行安全的自动化,具有十分重要的现实意义。
为简化仿真复杂度,本文以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离
(DCPA)和最近会遇时间(TCPA)为参数,将来船与本船构成的以碰撞危险度为基础的适应度函数作为目标函数,应用遗传算法、模拟退火算法、穷举法三种方法,从可行的解空间中找出满足目标函数和约束条件的最优转向避碰幅度角,通过仿真结果的分析和比较找出具有最好实时性和有效性的一种算法。仿真研究表明,遗传算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度角,是三种算法中实时性和有效性最高的一种算法。
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