救援船舶海上航行路线精准预报系统
发布时间：2021-10-23 19:47
路线预报系统中应用的基本蚁群算法由于信息素缺少,导致一定迭代次数下的路线预报精准度较低,因此设计一种救援船舶海上航行路线精准预报系统。系统设计过程中,硬件沿用了现有系统中使用的硬件,主要对软件进行设计。首先采用链接图法将运动空间按照自由空间和障碍物空间进行分割,将障碍物和船舶进行膨化,节省线路规划时间并降低模型的复杂性;对蚁群算法进行优化,引入一个新的参量改变状态转移规则,并对信息素初始化和全局信息素的更新规则进行优化。为了验证设计系统的有效性,进行仿真实验。实验结果表明,在相同的迭代次数下,设计系统预报的救援路线长度明显比原有系统得到的救援路径更优,说明设计系统具有一定的有效性。
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(20)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
链接图法分割环境空间示意图Fig.1Schematicdiagramofenvironmentspacesegmentationbylinkgraphmethod
迭代搜索过程开始时，吸引大量的蚂蚁参与到搜索过程中，信息素浓度的初始值需要设定为允许范围内的最大上限值，当经过一定的迭代次数后，出现停滞或无法找到最优路径的情况发生时，需要重新初始化各个路径上的信息素浓度。至此完成救援船舶海上航行路线精准预报系统的设计。2仿真实验以及结果分析2.1实验设计为验证本文设计系统具有一定的有效性，在仿真平台上利用MAKLINK图论方法建立救援船的空间环境模型，那么路线精准预报问题就演变成了求解连接图中最短路径问题。建立的仿真地形如图2所示。图2仿真地形图Fig.2Simulatedtopographicmap图中，A点为救援船的始发点，B点为需要救援的船只所在位置。将上图转化为带权网络图求解最短距离问题，可以参照图3。分别使用本文设计的预报系统和现有系统进行救援线路的规划。本文系统将图3所示的带权有向图中的顶点分成两部分，一部分放在已经求得的最短路径集合S中，之后每求出一个顶点就放入该集合中；顶点的另外一部分为未确定的最短路径顶点，放入集合U中。对于图3，本文系统的求解过程如表1所示。在实验中，本文系统在建立的空间模型中寻找一第42卷马建民：救援船舶海上航行路线精准预报系统·23·
4]表1本文系统求解过程Tab.1Solutionprocessofthesysteminthispaper迭代初始1234S{1}{1，2}{1，2，4}{1，2，4，3}{1，2，4，3，5}U–2435dist[2]1010101010dist[3]Maxint60505050dist[4]3030303030dist[5]100100906060表2两系统迭代过程中最短路径距离统计Tab.2Statisticsoftheshortestpathdistanceintheiterativeprocessofthetwosystems迭代次数原有系统最短路线长度/m本文系统最短路线长度/m560750710584475155734522056142250544413100523410200471410图3带权有向图Fig.3Weighteddirectedgraph·24·舰船科学技术第42卷
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群优化算法的无人船艇航线自动生成及路径规划[J]. 张海妮. 舰船电子工程. 2019(03)
[2]基于ROS的救援船体机器人控制系统设计[J]. 吴志鹏,廖志青,冼嘉媚,曾奕雄,何威. 装备制造技术. 2018(12)
[3]基于百度地图API的救援线路选择应用研究[J]. 王建勋,方瑶,杜秋男,张美玲,王卓,郝永梅. 计算机时代. 2018(11)
[4]海上救助船舶模糊相似优选方法[J]. 吴晓林,兰培真. 中国航海. 2018(01)
本文编号：3453798
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(20)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
链接图法分割环境空间示意图Fig.1Schematicdiagramofenvironmentspacesegmentationbylinkgraphmethod
迭代搜索过程开始时，吸引大量的蚂蚁参与到搜索过程中，信息素浓度的初始值需要设定为允许范围内的最大上限值，当经过一定的迭代次数后，出现停滞或无法找到最优路径的情况发生时，需要重新初始化各个路径上的信息素浓度。至此完成救援船舶海上航行路线精准预报系统的设计。2仿真实验以及结果分析2.1实验设计为验证本文设计系统具有一定的有效性，在仿真平台上利用MAKLINK图论方法建立救援船的空间环境模型，那么路线精准预报问题就演变成了求解连接图中最短路径问题。建立的仿真地形如图2所示。图2仿真地形图Fig.2Simulatedtopographicmap图中，A点为救援船的始发点，B点为需要救援的船只所在位置。将上图转化为带权网络图求解最短距离问题，可以参照图3。分别使用本文设计的预报系统和现有系统进行救援线路的规划。本文系统将图3所示的带权有向图中的顶点分成两部分，一部分放在已经求得的最短路径集合S中，之后每求出一个顶点就放入该集合中；顶点的另外一部分为未确定的最短路径顶点，放入集合U中。对于图3，本文系统的求解过程如表1所示。在实验中，本文系统在建立的空间模型中寻找一第42卷马建民：救援船舶海上航行路线精准预报系统·23·
4]表1本文系统求解过程Tab.1Solutionprocessofthesysteminthispaper迭代初始1234S{1}{1，2}{1，2，4}{1，2，4，3}{1，2，4，3，5}U–2435dist[2]1010101010dist[3]Maxint60505050dist[4]3030303030dist[5]100100906060表2两系统迭代过程中最短路径距离统计Tab.2Statisticsoftheshortestpathdistanceintheiterativeprocessofthetwosystems迭代次数原有系统最短路线长度/m本文系统最短路线长度/m560750710584475155734522056142250544413100523410200471410图3带权有向图Fig.3Weighteddirectedgraph·24·舰船科学技术第42卷
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群优化算法的无人船艇航线自动生成及路径规划[J]. 张海妮. 舰船电子工程. 2019(03)
[2]基于ROS的救援船体机器人控制系统设计[J]. 吴志鹏,廖志青,冼嘉媚,曾奕雄,何威. 装备制造技术. 2018(12)
[3]基于百度地图API的救援线路选择应用研究[J]. 王建勋,方瑶,杜秋男,张美玲,王卓,郝永梅. 计算机时代. 2018(11)
[4]海上救助船舶模糊相似优选方法[J]. 吴晓林,兰培真. 中国航海. 2018(01)
本文编号：3453798
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