一种基于分支定界技术的船舶避台航线动态优化方法

摘要

本发明提供一种基于分支定界技术的船舶避台航线动态优化方法，该方法通过建立数学模型，能根据台风周期性的变化做出全局考量，进而设计更精确优化度更高的航线，同时也是一种计算量小并且处理简单的方法。

说明书

技术领域

本发明涉及船舶导航技术，尤其涉及一种基于分支定界技术的船舶避台航线动态优化方法。

背景技术

随着世界经济的高速发展,国际间的货物运输量不断增加,由于高昂的航空运输费用,目前国际间大部分货物运输仍是依靠海运,这为航运提供了巨大的发展空间。然而,当今世界航运竞争日益激烈,如何确保船舶和货物的安全、降低营运成本、提高竞争力越来越受到航运界的关注。

全世界每年都会有数十个台风生成。台风所带来的大风、强降水、巨浪和风暴潮会对船舶航行安全形成重大威胁。因规避台风的措施采取不当而引起船损、货损甚至船毁人亡的事故时有发生。

在避台航线设计上,教科书上给出的方法为扇形避离法,该方法是根据天气报告得知台风的中心位置、移向、移速,并结合本船的船位、航向和航速,在海图上做扇形图,使船与台风保持一定距离。扇形避台法需要人工标绘,并未实现避台航线的自动设计,通常需要根据台风的变化进行多次的调整,计算量大,精度较低。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于分支定界技术的船舶避台航线动态优化方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于分支定界技术的船舶避台航线动态优化方法，包括以下步骤：

1)将船舶航行海域网格化，在航行海域建立以海域内任取一点作为原点的 二维x-y坐标轴，x轴方向单格长度为s*cosβ，y轴方向单格长度为s；其中β是当前格点对应的纬度；设航线起点为Q(a,b)，终点为Z(c,d)；

2)根据航行海域各点的坐标，将大风浪下的失速值数据按照时间，x坐标，y坐标写入一个3维数组R^T×X×Y；3维数组中T表示台风变化周期序号，X和Y分别表示x-y网格中x方向上的长度和y方向的长度；所述失速值数据表示在台风影响下船舶航行至该点行驶的最大速度；t表示周期大小，每个周期的船舶失速值都会随风浪分布变化而发生变化；

3)定义下一点路径：假设船舶处于坐标中的一点(x,y)，则它的下一点有7个选择，依次分别为：

(x-1,y)；(x,y-1)；(x-1,y-1)；(x-1,y-2)；(x-2,y-1)；(x-1,y-3)；(x-3,y-1)

4)设s_k(k＝1,2...6,7)为当前点到下一点的7个选择的距离，则s_k的表达式如下：

s₁＝s*cosβ>

s₂＝s>

5)从起点Q(a,b)开始寻径，依次遍历该点在网格中的下一节点，同时 生成l_i…l_i+6，其中l_i为第i条路径的节点集合；

6)当任何一条路径到达任意一个节点(i,j)时,进行如下判定：

若T_x＜A(i,j)，则将T_x的值赋予A(i,j)；

若T_x≥A(i,j)，则不更新A(i,j)；

其中，A(i,j)记录到达节点(i,j)的所有路径之中耗时最短的时间；T_x为路径l_x的总耗时，

7)每生成一个路径l_x，将其放入路径的集合L中，即L＝L∪l_x；

8)当一个点的所有下一节点遍历完毕后，遍历L集合，找出L中T_x最小的记作l_Tmin，并将l_Tmin剔除出L；

9)找出l_Tmin中最后一个元素，作为新起点，转入第5)步；

10)如果某一l_x的最后一个元素就是(c,d)，记作l_min，则l_min就是我们求得的最优化路径，该l_x对应的新T_x就为此次航行的全程时间，也是避台的最优航行时间。

本发明产生的有益效果是：1、本发明设计简单、计算量较小、处理起来十分方便、结果精准。2、本发明最大的特点是能够结果是属于全局优化，而不是根据台风的即时信息再寻找路径。全局优化的最大好处是可以将未来时段台风的信息也考虑到优化问题中去，这样使得结果更具有实际意义。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的台风路线和航行路线示意图；

图2是本发明实施例的避台效果图；

图3是本发明实施例的避台效果图；

图4是本发明实施例的避台效果图；

图5是本发明实施例的避台效果图；

图6是本发明实施例的避台效果图；

图7是本发明实施例的避台效果图；

图8是本发明实施例的避台效果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

1、首先建立数学模型

1)将船舶航行海域网格化，在航行海域建立以海域内某一点为原点的二维x-y坐标轴，x轴方向单格长度为s*cosβ，y轴方向单格长度为s；其中β是当前格点对应的纬度；设航线起点为Q(a,b)，终点为Z(c,d)；

2)根据航行海域各点的坐标，将大风浪下的失速值数据按照时间，x坐标，y坐标写入一个3维数组R^T×X×Y；3维数组中T表示台风变化周期序号，X和Y>

3)定义下一点路径：假设船舶处于坐标中的一点(x,y)，则它的下一点有7个选择，依次分别为：

(x-1,y)；(x,y-1)；(x-1,y-1)；(x-1,y-2)；(x-2,y-1)；(x-1,y-3)；(x-3,y-1)4)、定义下一点路径：假设船舶来到了坐标中的一点(x,y),在这个方法中，我们定义它的下一点有7个选择，依次分别为：

(x-1,y)；(x,y-1)；(x-1,y-1)；(x-1,y-2)；(x-2,y-1)；(x-1,y-3)；(x-3,y-1)设

s_k(k＝1,2...6,7)为当前点到下一点的距离，s_k的表达式如下

s₁＝s*cosβ>

s₂＝s>

5)、定义路径的点集合为l_x(x＝0,1,2，，，，n)，因为下一点路径有7个选择，所以将存在多条路径，在每个路径集合中的元素是该路径所经过的网格点。所以我们得到最终结果则是l_i＝{Q.....Z}

6)、定义一个最短时间数组A^X×Y。

假设我们从起点开始寻径，根据下一点路径有7个选择这一定义，所以依此类推会有尽可能多的路径生成，那么每个点都可能被多条路径集合包含，而该矩阵的作用是记录所有通过该点路径的最小时间，比如矩阵元素A(1,1)就是记录所有到达(1,1)的路径之中耗时最短的时间。每条路径通过则记录时间，如果小于该矩阵中对应该点的值，则更新数据，否则不更新。

7)、定义一个路径的集合L，用来临时存放l_x

8)、定义T_x为路径l_x的总耗时。

在涉及到T_x的更新时，新T_x的表达式为：

2、本发明主要执行过程如下：

1)、从起点(a,b)开始寻径，依次遍历该点的下一节点，同时生成l_i…l_i+6(7个方向)。

2)、当任何一条路径到达任意一个节点(i,j)时,进行如下判定：

若T_x＜A(i,j)，则将T_x的值赋予A(i,j)；

若T_x≥A(i,j)，则不更新A(i,j)；

3)、每生成一个路径l_x，则L＝L∪l_x

4)、当一个点的所有下一节点遍历完毕后，遍历L集合，找出L中，T_x最小的记作l_Tmin，并将l_Tmin剔除出L。

5)、找出l_Tmin中最后一个元素(路径点)，作为新起点，重复第(1)步的操>

6)、如果某一l_x的最后一个元素就是(c,d)，记作l_min。则不再重复(1)步操作，l_min就是我们求得的最优化路径。该l_x对应的新T_x就为此次航行的全程时间，也是避台的最优航行时间。

我们以2014年第9号台风“威马逊”(Rammasun)为研究对象，“威马逊”是2014年7月16日00时-7月19日00时(世界时)之间影响我国南海海域的一次超强台风天气过程，其移动路径如图1所示。运用WAVEWATCH-Ⅲ海浪模式对“威马逊”产生的台风浪进行数值模拟，计算海域如图1所示，模式计算结果采用网格输出。

船舶以我国一艘实际运营于中东航线的满载VLCC为例。所选航线为由我国台湾海峡至马六甲海峡方向VLCC通过我国南海的一段实际航线，如图4中的实线所示，所选航段起点A的位置为119°00'02"E、23°30'01"N，所选航段终点位置为113°10'03"E、13°20'02"N，船舶通过起点A的时间为2014年7月16日0600(世界时)。

首先将数学模型中的参数输入。

数据范围：纬度0-30,经度99-130，格点间距s＝111/6km

出发地横坐标a＝120；出发地纵坐标b＝141；

目的地横坐标c＝85；目的地纵坐标d＝80；

执行过程如下：

1)、从起点(120,141)开始寻径，依次遍历该点的下一节点，同时生成l_i…l_i+6(7个方向)。

2)、当任何一条路径到达任意一个节点(i,j)时,进行如下判定：

3)、每生成一个路径l_x，则L＝L∪l_x

4)、当一个点的所有下一节点遍历完毕后，遍历L集合，找出L中，T_x最小的记作l_Tmin，并将l_Tmin剔除出L。

5)、找出l_Tmin中最后一个元素(路径点)，作为新起点，重复第(1)步的操作；

6)、如果某一l_x的最后一个元素就是(85,80)，记作l_min。则不再重复(1)步操作，l_min就是我们求得的最优化路径。

7)、最后得出的路径坐标，如下表格：

8)、用表格中的数据绘制避台效果图，如图2-图9所示。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。