[发明专利]航线航速优化方法及系统在审

专利信息
申请号: 201910089769.8 申请日: 2019-01-29
公开(公告)号: CN109829582A 公开(公告)日: 2019-05-31
发明(设计)人: 黄建涛;杜鲁辉;李鑫;顾一清;陈佳欣;高文;向新姚;张和牧;姚望 申请(专利权)人: 上海船舶研究设计院(中国船舶工业集团公司第六0四研究院)
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/12
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 李双艳
地址: 200030 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 航线 航速 航程 优化目标函数 最优化 优化 备选 油耗 船舶设计技术 控制变量 遗传算法 优化求解 优化算法 约束条件 构建
【权利要求书】:

1.一种航线航速优化方法,其特征在于,包括:

获取至少一条备选航线;

将所述备选航线划分为若干段航程,并以每段航程的航线编号和航速值为控制变量,以整个航线的整体油耗最小为优化目标函数,以优化后航行时间不大于要求航行时间为约束条件构建航线航速的最优化模型;

利用遗传算法求取所述最优化模型中优化目标函数的最优值,以得到整体油耗最小的航线对应每段航程的航线编号和航速值。

2.根据权利要求1所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述优化目标函数为:

式中,Foil()表示整个航线的整体油耗,Vi为第i段航程的航速,n为航程段的数目,s为总航行距离,Trequire为要求航行时间,Ri为第i段航程的航线编号。

3.根据权利要求2所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述利用遗传算法求取所述最优化模型中优化目标函数的最优值的步骤,包括:

根据所述备选航线的航线编号及备选航速值对每段航程进行编码以得到对应的格雷码;

随机生成初始化种群,所述种群中的每个个体代表一种航行组合,所述个体的基因码由对应航行组合的每一段航程的格雷码依次拼接而成;

评估所述种群中的每个个体的适应度;

通过选择、交叉、变异和预设迭代次数的迭代运算得到所述最优化模型中优化目标函数的最优值。

4.根据权利要求3所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述根据所述备选航线的航线编号及备选航速值对每段航程进行编码以得到对应的格雷码的步骤,包括:

对所述备选航线的航线编号以及备选航速值分别进行二进制编码得到航线编码和航速编码;

根据所述航线编码和所述航速编码生成每段航程的组合编码;

将所述组合编码转换为格雷码。

5.根据权利要求4所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述根据所述航线编码和所述航速编码生成每段航程的组合编码的步骤,包括:

以航线编码在前,航速编码在后的方式拼接所述航线编码和所述航速编码得到每段航程的组合编码。

6.根据权利要求3所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述评估所述种群中的每个个体的适应度的步骤,包括:

将所述种群中每个个体的基因码转换为对应航行组合每段航程的二进制码;

将所述二进制码转换为对应航程的航线编号和航速值;

将所述航线编号和所述航速值代入所述优化目标函数以计算得到所述个体的适应度。

7.根据权利要求3所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述预设迭代次数为100次。

8.根据权利要求1所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述获取待优化航行的至少一条备选航线的步骤,包括:

获取待优化航行的起点位置和终点位置,以根据所述起点位置和所述终点位置生成至少一条备选航线。

9.根据权利要求8所述的航线航速优化方法,其特征在于,所述备选航线有多条,根据所述起点位置和所述终点位置生成多条备选航线的步骤,包括:

根据所述起点位置和所述终点位置生成经典航线;

在所述经典航线周边梭形区域内等间隔生成多条其他航线,以由所述经典航线和所述其他航线构成备选航线。

10.一种航线航速优化系统,其特征在于,包括:

备选航线获取模块,用于获取至少一条备选航线;

最优化模型建立模块,用于将所述备选航线划分为若干段航程,并以每段航程的航线编号和航速值为控制变量,以整个航线的整体油耗最小为优化目标函数,以优化后航行时间不大于要求航行时间为约束条件构建航线航速的最优化模型;

最优航线计算模块,用于利用遗传算法求取所述最优化模型中优化目标函数的最优值,以得到整体油耗最小的航线对应每段航程的航线编号和航速值。

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