發(fā)布時(shí)間：2021-01-06 10:06

　　多船避碰決策是通過對兩船避碰決策進(jìn)行分析和改進(jìn),而逐步發(fā)展起來的一門新的技術(shù)。智能優(yōu)化算法的發(fā)展,為多船會遇態(tài)勢下的船舶避碰決策提供了新的思路。本文將改進(jìn)的克隆選擇算法應(yīng)用到多船避碰決策尋優(yōu),提高了決策行動在多船避碰中的效果。在船舶安全會遇距離和船舶碰撞幾何原理的基礎(chǔ)上,利用模糊數(shù)學(xué)的方法,本文提出了一種船舶復(fù)合碰撞危險(xiǎn)度的計(jì)算方法。并對3種不同的碰撞危險(xiǎn)度計(jì)算方法的結(jié)果進(jìn)行分析比較,結(jié)果表明了該方法相比于一般碰撞危險(xiǎn)度量化計(jì)算的方法更合理。本文將模擬退火算法中的退火策略引入到克隆選擇算法中,設(shè)計(jì)了基于模擬退火的克隆選擇算法。綜合考慮了克隆選擇算法和模擬退火算法的特點(diǎn),使2種算法在優(yōu)化行為、結(jié)構(gòu)和機(jī)制上能夠相互補(bǔ)充。算例驗(yàn)證了混合算法的可行性,并通過與基本克隆選擇算法比較,說明了設(shè)計(jì)算法的有效性。在多船避碰決策研究中,將避碰行動的相關(guān)變量構(gòu)成改進(jìn)算法的抗體串,綜合考慮影響船舶避碰行動決策的多種因素,建立了相應(yīng)合理的多目標(biāo)函數(shù)。并考慮到各種因素之間的差異,對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線性權(quán)重分配,使避碰函數(shù)模型更加符合航海實(shí)際和簡單化。通過親和度函數(shù)來進(jìn)行綜合評價(jià),利用改進(jìn)的克隆選擇算法進(jìn)行迭代優(yōu)化,... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＤＣＰＪ和ｒｃ／＾［的計(jì)算??

值和大�。郏矗保�。在進(jìn)行碰撞危險(xiǎn)度的量化計(jì)算時(shí)，ＤＣＥ４和可以表征船舶具??體的會遇態(tài)勢，且能夠避免在建立模糊推理規(guī)則時(shí)，輸入維數(shù)過大而導(dǎo)致的規(guī)則??組合“爆炸”。將ＤＣＥ４和ｒｃ你作為模糊推理的輸入變量，利用圖２．２中表述的??模糊推理過程１來計(jì)算船舶碰撞危險(xiǎn)度Ｑ，并將其作為碰撞危險(xiǎn)度輸出結(jié)果。??借鑒國內(nèi)外研究成果和海上開闊水域避碰經(jīng)驗(yàn)，表２．１分別給出了變量ＴＣＥ４、??ＤＣＥ４和Ｑ的５個(gè)語言值，對變量和碰撞危險(xiǎn)度Ｑ進(jìn)行定量分析，??并劃分等級。用模糊語言變量“Ｓ?（�。�”、“ＭＳ?（中小）”、“Ｍ?（中）”、“ＭＢ?（中??大）”、“Ｂ?（大）”來表示ＤＣ烈和ＤＣ／Ｍ。用模糊語言變量“Ｌ?（危險(xiǎn)最�。�”、“ＭＬ??（危險(xiǎn)較小）”、“Ｍ?（危險(xiǎn)中等）”、“ＭＨ?（危險(xiǎn)較大）”、“Ｈ?（危險(xiǎn)極大）”來表??示碰撞危險(xiǎn)度。??－１０－??

??和Ｃ２的隸屬度函數(shù)，圖２．５表述了復(fù)合碰撞危險(xiǎn)度Ｃ３的隸屬度函數(shù)。通過隸屬??度函數(shù)的５個(gè)語言值來定義Ｃ３，復(fù)合碰撞危險(xiǎn)度Ｃ３的值在０？１之間。??ｉｉｉｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??Ｌ?ＭＬ?Ｍ?ＭＨ?ＦＩ???Ｉ?Ｉ?ｉ?ｉ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化算法的船舶轉(zhuǎn)向避碰決策[J]. 于家根,劉正江,卜仁祥,高孝日,李偉峰.  中國航海. 2016(01)
[2]混合智能系統(tǒng)在船舶自動避碰決策中的應(yīng)用[J]. 呂紅光,尹勇,尹建川.  大連海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(04)
[3]基于最優(yōu)控制的海上多目標(biāo)船避碰研究[J]. 陳立家,黃立文,熊勇.  中國安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
[4]混沌模擬退火粒子群優(yōu)化算法研究及應(yīng)用[J]. 劉愛軍,楊育,李斐,邢青松,陸惠,張煜東.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2013(10)
[5]模擬退火算法及改進(jìn)研究[J]. 石利平.  信息技術(shù). 2013(02)
[6]危險(xiǎn)模式免疫控制算法優(yōu)化船舶避碰策略[J]. 白一鳴,韓新潔,孟憲堯.  中國航海. 2012(02)
[7]一種主觀的船舶碰撞危險(xiǎn)度評價(jià)模型[J]. 劉茹茹,胡勤友.  上海海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(01)
[8]基于序次Probit模型的航道船舶碰撞危險(xiǎn)度研究[J]. 文元橋,張恒,萬品.  中國安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[9]多船避碰決策理論與模型分析[J]. 鄭思偉.  船海工程. 2011(05)
[10]一種改進(jìn)的免疫克隆選擇算法[J]. 劉瓊,吳小俊.  山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2009(06)

博士論文
[1]改進(jìn)免疫克隆選擇算法的研究與應(yīng)用[D]. 石剛.東北大學(xué) 2011
[2]危險(xiǎn)模式人工免疫算法及其應(yīng)用研究[D]. 許慶陽.大連海事大學(xué) 2010
[3]船舶碰撞危險(xiǎn)度及避碰決策模型的研究[D]. 畢修穎.大連海事大學(xué) 2000
[4]船舶避碰決策數(shù)學(xué)模型的研究[D]. 孫立成.大連海事大學(xué) 2000
[5]船舶自動避碰決策系統(tǒng)的研究[D]. 鄭中義.大連海事大學(xué) 2000

碩士論文
[1]基于船舶碰撞危險(xiǎn)度的避碰決策研究[D]. 任鵬.大連海事大學(xué) 2015
[2]船舶擴(kuò)展式博弈避碰決策系統(tǒng)建立與仿真研究[D]. 王剛.大連海事大學(xué) 2014
[3]遺傳算法在船舶避碰行動決策中的應(yīng)用研究[D]. 李瑤.大連海事大學(xué) 2013
[4]開闊水域單船避碰智能決策研究[D]. 李萬壘.大連海事大學(xué) 2013
[5]基于模糊綜合評判的船舶碰撞危險(xiǎn)度模型研究[D]. 章澤虎.大連海事大學(xué) 2012
[6]免疫克隆選擇算法改進(jìn)及其應(yīng)用研究[D]. 趙勇.湖南大學(xué) 2011
[7]基于粒子群優(yōu)化算法的船舶避碰研究[D]. 潘朋朋.江蘇科技大學(xué) 2011
[8]免疫克隆選擇算法研究及其應(yīng)用[D]. 劉朝華.湖南大學(xué) 2010
[9]免疫算法和模擬退火算法求解TSP問題的研究[D]. 吳進(jìn)波.武漢理工大學(xué) 2007
[10]模擬退火算法的研究及其應(yīng)用[D]. 馮玉蓉.昆明理工大學(xué) 2005



本文編號：2960376