[发明专利]一种散货船配载仪的自动配载方法有效
申请号: | 201610038174.6 | 申请日: | 2016-01-20 |
公开(公告)号: | CN105608548B | 公开(公告)日: | 2019-04-05 |
发明(设计)人: | 吴海波;孙霄峰;尹勇;刘春雷;张东洋;张秀凤;刘秀文;神和龙;任鸿翔;肖方兵 | 申请(专利权)人: | 大连海事大学 |
主分类号: | G06N3/12 | 分类号: | G06N3/12 |
代理公司: | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人: | 李洪福 |
地址: | 116026 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明公开了一种散货船配载仪的自动配载方法,包括如下步骤:将初始数据输入到配载仪中;根据浮态方程组确定自动配载的目标函数、设计变量及约束条件;使用差分进化算法对上述目标函数进行求解、寻优;遍历符合条件的个体集合,筛选出符合要求的个体;使用快速非支配排序算法对筛选出的个体集合进行剪力、弯矩排序,找出第一个非支配解集并输出。由于本发明采用差分进化算法进行模型的寻优求解,并使用快速非支配排序算法对符合条件的结果进行排序,无需建立知识库,有效减少了人为的不确定因素,使配载结果更加合理。不仅可以找到合理的配载方案使船舶达到符合约束条件的状态,而且能够找到使船舶的剪力和弯矩达到最佳或最优状态的配载方案。 | ||
搜索关键词: | 一种 散货 配载 自动 方法 | ||
【主权项】:
1.一种散货船配载仪的自动配载方法,其特征在于:包括如下步骤:A、将下述数据输入到配载仪中:在船舶每个舱无货情况下,自动配载前船舶总的排水量M0、重心的纵向坐标
重心的横向坐标
和重心的垂向坐标
自动配载后船舶总的排水量Mlast、浮心的纵向坐标
浮心的横向坐标
和浮心的垂向坐标
B、根据下述浮态方程组确定自动配载的目标函数、设计变量及约束条件:船舶平衡时所确定的浮态方程组为:
其中:Δ为船舶排水量,ρ为水的密度,
为船舶的排水体积;xG、yG、zG分别为船舶重心的纵向坐标、横向坐标及垂向坐标;xB、yB、zB分别为船舶浮心的纵向坐标、横向坐标及垂向坐标;θ和
分别为船舶的纵倾角和横倾角;B1、设定目标函数:目标函数
其中:P为设计变量,n为船舶的货舱总数,pi为第i个货舱装载的货物重量;B2、确定设计变量:由目标函数确定设计变量为P=(p1,p2,...pn);B3、确定约束条件:根据船舶平衡时所确定的浮态方程、每个舱室允许装载的最大装货重量和最小装货重量,得到约束条件如下:
其中piMax为第i个货舱的最大装货重量,
和
为自动配载前除货舱外船舶重心的纵向坐标、横向坐标和垂向坐标;
和
分别为第i个货舱重心的纵向坐标、横向坐标和垂向坐标;
和
分别为自动配载后所需要的船舶浮心的纵向坐标、横向坐标和垂向坐标;C、使用差分进化算法对上述目标函数进行求解、寻优:C1、初始化差分进化算法所需的进化种群;C11、设定种群大小为NP,NP取值范围为40‑60;C12、随机生成NP个种群个体,即设计变量,每个个体
的每一维生成方法如下:
其中,
表示第t代中第j个个体,这里t=1;rand(0,1)表示一个位于0到1之间的满足均匀分布的随机数;
分别表示初始化要调整舱中第i个货舱的重量时选取的货舱载重量最小值和最大值,
对于不同的解向量,它的每一维元素值都是独立生成的;C13、计算每个个体的目标函数值,其中根据“船舶舱容表”计算货舱任意装货体积下与之对应重心的纵向坐标、横向坐标和垂向坐标值;计算方法如下:目标函数值:
根据舱容表计算货舱任意装货体积Vnet下与之对应的重心的纵向坐标Xg、横向坐标Yg、垂向坐标Zg的值;每个货舱的数据是按照Vnet递增顺序存储的,有:Vnetmin=Vnet1,Vnetmax=VnetlastVnetmin、Vnetmax、Vnet1、Vnetlast分别表示货舱装载货物净体积的最小值、净体积最大值、存储的首个值和存储的末尾值;以下分三种情况计算Xg和Zg的值:C131、当Vnetmin≤Vnet≤Vnetmax时,即Vnet在净体积的最小值、最大值之间,选择与之相邻的Vnetk‑1和Vnetk进行插值求得Xg、Yg和Zg的值;具体方法如下:![]()
![]()
其中:Vnetk‑1≤Vnet≤Vnetk 2≤k≤lastC132、当Vnet![]()
C133、当Vnet>Vnetmax时,即Vnet大于净体积最大值,选择最大的两个体积值Vnetlast和Vnetlast‑1进行插值求得Xg、Yg和Zg的值;具体方法如下:![]()
![]()
C14、计算每个个体的违反约束值,将约束条件改写成如下形式:![]()
分别表示不等式约束和等式约束;q、m‑q分别表示不等式约束的数量和等式约束的数量,这里q=2n,m=2n+2;个体违反第r个约束的值的表示方法如下:
δ为等式约束的容许误差,δ取值范围为0.001‑0.01;则个体的违反约束值为:
并将符合下述条件的个体记录在集合List_0中:
并且
其中
表示
的违反约束值;C2、计算种群中符合约束的个体占总个体的比例,即可行率,用rate表示,计算方法如下:
C3、设定缩放因子F和交叉概率因子CR的值:![]()
其中T为最大进化代数,t为当前代数;C4、用差分进化算法进行变异、交叉和选择操作,并令j=1;C41、变异操作,按照如下方式进行:
这里r1,r2,r3是区间[1,NP]内与j不等的随机整数,且满足两两互不相等;
表示产生的第t代第j个变异个体;C42、交叉操作,按照如下方式进行:
其中
表示第t代第j个实验个体;sn是一个随机整数,满足sn∈[1,2,...,n];i表示第i维;C43、选择操作:计算实验个体和目标个体的修正目标函数值,计算方法如下:C431、标准化目标函数值:
其中:
分别表示第t代种群中最大目标函数值和最小目标函数值;当
时,标准化目标函数值为:![]()
当
时,标准化目标函数值为:![]()
当
时,标准化目标函数值为:![]()
C432、标准化违反约束值为:
其中
分别表示第t代种群中最大违反约束值和最小违反约束值;当
时,标准化违反约束值为:![]()
当
时,标准化违反约束值为:![]()
当
时,标准化违反约束值为:![]()
C433、计算个体距离
与
值,方法如下:![]()
C434、计算惩罚项,方法如下:![]()
![]()
![]()
惩罚项
与
为:![]()
C435、修正目标函数值,计算方法如下:![]()
C436、选择方法如下:
其中
表示被选中的个体,替换原种群中的
并将符合下述条件的个体记录在集合List_0中;
并且
C44、如果j 时E31、
E32、对于每一个P∈Fi对于每一个L∈SP令nL=nL‑1,如果nL=0,那么H=H∪{L}E33、i=i+1E34、形成下一非支配集Fi=HE4、返回非支配解集Fi。
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