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一種狼群搜索算法優(yōu)化的船舶自動避碰方法

文檔序號:8473358閱讀:1003來源:國知局
一種狼群搜索算法優(yōu)化的船舶自動避碰方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于船舶自動避碰路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,主要涉及一種狼群搜索算法優(yōu)化的 船舶自動避碰方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 船舶自動避碰是指船舶在海上航行過程中與其他船形成會遇態(tài)勢,通過碰撞危險(xiǎn) 度分析確定需要采取避碰行動,則船員基于已有的《國際海上避碰規(guī)則》,以及船間信息采 集和船內(nèi)信息自主的交換的情況下,通過優(yōu)化策略得到船舶避碰最佳方式,從而生成"經(jīng) 濟(jì)"且"安全"的避碰航行路徑。輔助船員快速做出避碰決策,有利于減少海上事故的發(fā)生。
[0003] 因此,船舶避碰智能化是當(dāng)前國際航海學(xué)術(shù)界研宄的前沿?zé)狳c(diǎn)課題之一。其 中,單船避碰系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程中涉及到避碰信息的接收與融合、目標(biāo)跟蹤、碰撞危險(xiǎn)度分 析、會遇態(tài)勢的判斷、優(yōu)化路徑的生成以及避碰路徑的動態(tài)顯示,是一個(gè)多目標(biāo)非線性的 規(guī)劃問題,所以,涉及到各種人工智能技術(shù)在船舶避碰領(lǐng)域的研宄應(yīng)用,包括細(xì)菌覓食算 法(AutomaticCollisionAvoidingSupportSystemforShipsinCogestedWaters andatOpenSea.M.D.Nguyen,V.T.Nguyen,H.Tamaru. 2012Internationalconference onControl,AutomationandInformationScineces(2012):96-101.)?人工魚群算 法(馬文耀,吳兆麟,楊家軒.人工魚群算法的避碰路徑規(guī)劃決策支持[J].中國航 海.2014, 37 (3) : 15-20.DOI: 10. 3969/j.issn. 1000_4653. 2014. 03. 015.),支持模糊邏 輯、危險(xiǎn)模式算法(白一鳴,韓新杰,孟憲堯。危險(xiǎn)模式免疫控制算法優(yōu)化船舶避碰策略 [J].中國航海,2012,35(2) :29-32.)等。但是這些算法本身存在算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜,后期收 斂速度慢或是易陷入局部最優(yōu)等問題。2007年yang提出了仿生狼群算法,2013年吳虎 勝具體描述了狼群搜索算法的實(shí)現(xiàn)過程(吳虎勝,張鳳鳴,吳廬山.一種新的群體智能 算法一狼群算法.系統(tǒng)工程與電子技術(shù).20131153(11) :2430-2438)。該算法在機(jī)器人路 徑規(guī)劃(ChenguangYang,XuyanTuandJieChen,"AlgorithmofMarriageinHoney BeesOptimizationBasedontheWolfPackSearch,"InternationalConference onIntelligentPervasiveComputingIPC2007,pp. 462-467, 2007.)、電池充電增強(qiáng) 管理系統(tǒng)(Te-ChunHung,Shyh-JierHuang,F(xiàn)u-ShengPai,Chen-WeiKuDesignof Lithium-IonBatteryChargingSystemEnhancedwithWolfPackAlgorithm. 2012Third InternationalConferenceonInnovationsinBio-InspiredComputingand Applications.DOI10. 1109/IBICA. 2012. 63. 195-200.)、PID參數(shù)優(yōu)化(WuHusheng,Zhang Fengming.AUncultivatedWolfPackAlgorithmforHighdimensionalFunctionsand ItsApplicationinParametersOptimizationofPIDController. 2014IEEECongress onEvolutionaryComputation(CEC)July6-11,2014,Beijing,China. 1477-1482.)等方 面中得到了應(yīng)用研究。體現(xiàn)了狼群搜索算法實(shí)現(xiàn)簡單、全局收斂性好、求解精度高的特性。 但是算法存在由于搜索越界降低了收斂速度的缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種狼群搜索算法優(yōu)化的船舶自動避碰方法。
[0005] 本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0006] (1)建立船舶仿真試驗(yàn)所需的仿真界面,并確定用于避碰的船舶參數(shù);
[0007] (2)確定船舶會遇態(tài)勢以及碰撞危險(xiǎn)度分析:采用兩船交叉的會遇態(tài)勢,做出我 船和目標(biāo)船的碰撞危險(xiǎn)度分析CRl=L/,^ ?CTtff其中UtT為基于時(shí)間碰撞危險(xiǎn)度、UdT為空間 碰撞危險(xiǎn)度且只有當(dāng)UtT和UdT全不為零的情況下才存在船舶碰撞危險(xiǎn);
[0008] (3)設(shè)計(jì)船舶避碰目標(biāo)函數(shù):通過船舶避碰運(yùn)動過程建模,得到我船經(jīng)濟(jì)避碰的 目標(biāo)函數(shù)S=miii.b丨AS+ ?2Ap},加權(quán)系數(shù)a^a2= 1,且a〇,a2> 〇,AS為避碰 而多航行的路程,Ap是在避碰過程中轉(zhuǎn)過的角度;
[0009] (4)改進(jìn)狼群搜索算法通過狼群的競選行為、召喚行為、圍攻行為以及更新機(jī)制, 搜索滿足目標(biāo)函數(shù)的船舶避碰最優(yōu)路徑:
[0010] (4. 1)初始化狼群:避碰路徑狼群規(guī)模N,搜索空間的維數(shù)K,第i匹狼的位置為Xi =(Xn,Xi2,Xik. ? ?XiK),iG(1,N)kG(1,K),且Xik=Xik -+rand* (Xik ^x-XikJ,rand是 [0, 1]之間的隨機(jī)數(shù),Xik _和Xikmin分別表示第k維的搜索空間的最大值和最小數(shù)值;
[0011] (4.2)競選頭狼:選取最優(yōu)的q匹探狼競選頭狼,第i匹競選狼分別在K維空 間中,在自己周圍的H個(gè)搜索方向上進(jìn)行搜索,第i個(gè)競選狼在k維時(shí)的當(dāng)前位置為Xik, 第j個(gè)方向第k維的單位矢量為unitVectorSjk,第k維更新后的位置為Yjk:Yjk=Xik+ rand*unitVectorsjk*stepa*basicStepkjG(1,H),搜索過程中根據(jù)不同的搜索空間以 及第i匹狼在第k維空間中的最大值和最小值為Xik_,Xikmin,整個(gè)搜索空間線性長度
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種狼群捜索算法優(yōu)化的船舶自動避碰方法,其特征在于:具體包括w下幾個(gè)步 驟: (1) 建立船舶仿真試驗(yàn)所需的仿真界面,并確定用于避碰的船舶參數(shù); (2) 確定船舶會遇態(tài)勢W及碰撞危險(xiǎn)度分析;采用兩船交叉的會遇態(tài)勢,做出我船和 目標(biāo)船的碰撞危險(xiǎn)度分析CRI=[/,r?C/wr其中UtT為基于時(shí)間碰撞危險(xiǎn)度、UdT為空間碰撞 危險(xiǎn)度且只有當(dāng)UtT和UdT全不為零的情況下才存在船舶碰撞危險(xiǎn); (3) 設(shè)計(jì)船舶避碰目標(biāo)函數(shù);通過船舶避碰運(yùn)動過程建模,得到我船經(jīng)濟(jì)避碰的目標(biāo) 函數(shù)S二min的+ 切,加權(quán)系數(shù)ai+a2= 1,且a1> 0,a2> 0,AS為避碰而多 航行的路程,A口是在避碰過程中轉(zhuǎn)過的角度; (4) 改進(jìn)狼群捜索算法通過狼群的競選行為、召喚行為、圍攻行為W及更新機(jī)制,捜索 滿足目標(biāo)函數(shù)的船舶避碰最優(yōu)路徑: (4. 1)初始化狼群;避碰路徑狼群規(guī)模N,捜索空間的維數(shù)K,第i匹狼的位置為Xi= 狂。,X。,X化...X化),iG(1,腳kG(1,K),且X化=X化m化甘and* 狂化max-Xikm化),rand是[0, 1] 之間的隨機(jī)數(shù),Xikmay和Xikmi。分別表示第k維的捜索空間的最大值和最小數(shù)值; (4.2)競選頭狼;選取最優(yōu)的q匹探狼競選頭狼,第i匹競選狼分別在K維空間 中,在自己周圍的H個(gè)捜索方向上進(jìn)行捜索,第i個(gè)競選狼在k維時(shí)的當(dāng)前位置為Xik, 第j個(gè)方向第k維的單位矢量為unitVectorsjk,第k維更新后的位置為Yjk;Y*=Xik+ rand*unitVectorSjk*stepa*basicStePkjE(1,H),捜索過程中根據(jù)不同的捜索空間W 及第i匹狼在第k維空間中的最大值和最小值為Xikmay,Xikmi。,整個(gè)捜索空間線性長度
計(jì)算基本步長basic
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