基于蚁群算法的船舶航线设计方法的研究

摘要

随着科技的不断进步,船舶航行正逐渐向着智能化的方向发展。在船舶智能化航行实现过程中,航线设计无疑是关键技术之一。论文以船舶航行智能化研究为背景,以研究新的理论和方法为前提、解决工程实际问题为目的,对船舶智能航线设计问题进行了深入、透彻的研究。主要研究了路径规划问题、船舶航线设计中的环境建模问题以及利用蚁群算法进行全局路线搜索问题。论文的主要工作如下:
　　 首先归纳总结了路径规划问题的基本内容与特点,并对路径规划的环境建模和路径搜索两个关键问题进行了分析。对多种环境建模方法进行比较分析,同时较深入研究了常用于路径规划的几种智能算法。其次深入研究了基本蚁群算法的原理及蚁群优化算法。在此基础上分析了蚁群算法的主要参数对算法性能的影响并采用MATLAB进行了仿真验证。论文总结了航线设计问题的特点,分析了与旅行商问题(TSP)问题之间的差异。为克服蚁群算法速度慢、易早熟等缺陷,引入了根据寻优过程中解的分布均匀度,动态调整信息素更新策略和状态转移概率的思想提高算法性能。通过这种动态调整可以在加快收敛速度和防止早熟、停滞现象之间取得良好的平衡。针对船舶航行环境的特点,对船舶航线设计问题进行了深入的分析。采用了链接图(MAKLINK)法进行环境建模。在对多种现有算法进行比较分析的基础上,选择蚁群算法作为航线设计的基本算法。对蚁群算法应用于航线设计问题进行了详细的设计。定义了航线评价函数对最终的航线进行合理的评价。提出航线平滑方法对生成的航线进行平滑优化,使航线更接近于真实航线。最后采用MAKLINK法建立海洋环境模型,提出基于蚁群算法的全局路线搜索模型,发展了基于聚度和信息权重动态调整蚁群算法中的信息素更新策略和状态转移概率的改进措施。采用仿真工具对航线设计问题的优化策略和改进措施进行了测试,表明本文所提出的规划策略具有较好的收敛可靠性。
　　 采用论文引入的算法,对航线设计进行仿真,得到了理想的结果,验证了算法的收敛性、有效性及通用性。同时与原有的基本蚁群算法进行了仿真对比,通过收敛性差异验证了本文算法的进步性。