基于物联网的远洋渔船船队调度优化问题研究

发布时间：2017-09-04 12:11

  本文关键词：基于物联网的远洋渔船船队调度优化问题研究

  更多相关文章： 远洋渔船 物联网 调度问题 数学模型 算法分析 智慧调度系统

【摘要】：现代社会是信息化的社会,“互联网+”行动计划的提出,推动了互联网、物联网、云计算、大数据等与传统行业的结合,远洋渔业的传统生产模式不断受到冲击,如果不能顺应时代的潮流,必将危机远洋渔业企业的发展。我国是渔业大国,捕捞业是重要的渔业基础产业。但近几年来,近海渔业资源严重衰退,海产品捕捞量难以满足国内市场的需求,许多渔业部门开始鼓励渔民建造大船,去远洋区域进行捕捞作业。如今,国内许多沿海城市组建了远洋渔船捕捞船队,远洋渔业已经成为我国水产业重要组成部分。大力发展远洋渔业有利于改善渔业产业结构,扩展渔业发展空间,促进渔业增效和渔民增收。随着对远洋渔业竞争的日益激烈,各国非常重视对远洋渔业资源和市场的竞争。我国远洋渔业起步较晚,与发达国家相比仍然比较落后,所以提高我国远洋渔业的国际竞争力是我们当前首要任务。构建大规模的远洋渔船船队,实现远洋捕捞的系统化管理,可以极大的提升我国远洋渔业的国际竞争力。随着远洋渔船船队的不断扩大,渔船的调度会变得越来越复杂,单纯依靠调度员的经验调度渔船不仅效率低而且调度方案缺乏合理性。运用计算机技术和物联网技术实现远洋渔船智能化调度,将会快速调整资源配置,提高调度工作效率,对调度路径进行优化,可以减少船队的运营成本,船队的智能化调度已成为许多远洋渔业企业的重点研究方向之一。本文在深入分析了船舶调度现状及物联网技术在远洋渔船应用现状基础上,结合北斗卫星定位系统、GIS技术和数据挖掘技术,建立了基于物联网的远洋渔船船队智慧调度系统。本文分析了远洋渔船船队调度的原则及问题的特点的基础上,建立了带时间窗惩罚的远洋渔船船队调度数学模型,该模型以最小运营成本为目标函数,分析各渔船往渔场调度的路径。对模型的算法分析方面采用蚁群算法和遗传算法,这两种现代智能算法在分析组合优化问题方面有着独特的优势,仿真实验表明这两种算法都能有效的求解远洋渔船船队调度模型。文中还对遗传算法在选择和交叉策略上进行改进,采用选择算子带精英策略,交叉算子具有自适应能力的方法,以解决易陷入早熟收敛的问题,并与传统遗传算法进行比较,通过MATLAB仿真试验分析,改进的遗传算法可有效解决未改进的遗传算法易陷入早熟收敛的问题,且能快速得到更少的运营成本的调度方案。根据远洋渔业公司和大型远洋渔船上的实地调研,对远洋渔业企业船队调度系统进行需求分析,设计基于物联网的远洋渔船船队智慧调度系统的总体架构,并通过总体架构对各层的功能模块和数据库进行设计。渔获物出入库环节,运用RFID技术将渔获物量的数据自动导入渔船服务器的数据库中;北斗卫星定位系统结合GIS技术,在电子海图上实现渔船的实时跟踪定位;运用数据挖掘技术结合蚁群算法或遗传算法,分析调度路线的选择,得到优化的调度路线。最后根据B/S系统开发方式,在Eclipse开发环境中,采用PHP编程语言和Baidu Map API技术,实现了基于物联网的远洋渔船船队智慧调度系统的开发。该系统实现了渔船在地图上的实时定位以及渔船信息的显示,渔船历史轨迹回放,自动生成渔船调度路线。系统可以实现远洋渔船船队的智能化调度,提高远洋渔业企业的管理效率。
【关键词】：远洋渔船 物联网 调度问题 数学模型 算法分析 智慧调度系统
【学位授予单位】：上海海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44;TN929.5;U692.4
【目录】：

• 摘要4-7
• Abstract7-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.2.1 船舶调度研究现状14
• 1.2.2 物联网技术研究现状14-15
• 1.2.3 路径优化问题研究现状15-16
• 1.3 研究内容与技术路线16-17
• 1.3.1 论文研究主要内容16
• 1.3.2 技术路线16-17
• 1.4 论文结构安排17-19
• 第二章 关键技术19-31
• 2.1 物联网及RFID技术19-23
• 2.1.1 物联网概述19-20
• 2.1.2 RFID技术概述20-21
• 2.1.3 物联网及RFID技术在远洋渔船中的应用21-23
• 2.2 北斗卫星导航定位系统23-26
• 2.2.1 北斗定位系统概述23
• 2.2.2 北斗定位系统在远洋渔船中的应用23-26
• 2.3 地理信息系统（GIS）26-27
• 2.3.1 GIS概述26-27
• 2.3.2 GIS的功能27
• 2.4 数据挖掘技术27-31
• 2.4.1 数据挖掘技术概述27-28
• 2.4.2 数据挖掘的功能28-29
• 2.4.3 数据挖掘的主要方法29-31
• 第三章 远洋渔船船队调度优化问题研究方法31-34
• 3.1 远洋渔船船队调度原则31-32
• 3.1.1 准时性原则31
• 3.1.2 路径最短原则31
• 3.1.3 船舶资源利用最大化原则31-32
• 3.2 远洋渔船船队调度模型32-34
• 3.2.1 问题描述32
• 3.2.2 模型建立32-34
• 第四章 远洋渔船船队调度问题的算法分析34-46
• 4.1 蚁群算法34-36
• 4.1.1 蚁群算法概述34
• 4.1.2 蚁群算法分析渔船船队调度模型34-36
• 4.2 遗传算法36-39
• 4.2.1 遗传算法概述36-37
• 4.2.2 改进遗传算法分析渔船船队调度模型37-39
• 4.3 仿真分析39-45
• 4.3.1 蚁群算法仿真分析40-42
• 4.3.2 遗传算法仿真分析42-44
• 4.3.3 两种算法的比较44-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 基于物联网的远洋渔船船队调度系统的设计46-59
• 5.1 系统需求分析46-47
• 5.1.1 系统概述46
• 5.1.2 需求分析46-47
• 5.2 系统总体设计47-52
• 5.2.1 系统总体架构设计47
• 5.2.2 系统层次结构设计47-49
• 5.2.3 系统应用功能框架设计49-50
• 5.2.4 系统数据库设计50-52
• 5.3 系统详细设计52-59
• 5.3.1 注册登录模块的设计52-53
• 5.3.2 信息管理模块设计53-55
• 5.3.3 渔船定位跟踪模块设计55-57
• 5.3.4 渔船调度路线模块设计57-59
• 第六章 总结与展望59-60
• 6.1 论文总结59
• 6.2 工作展望59-60
• 参考文献60-63
• 攻读硕士期间的科研成果63-64
• 致谢64

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本文编号：791462