水上智慧调度系统技术方案

本发明专利技术公开了水上智慧调度系统，包括作业环境获取模块、建立模块、数学模型模块、构建模块、算法模块、计算模块、规划模块，所述作业环境获取模块、建立模块相连接，所述建立模块、数学模型模块相连接，所述数学模型模块，所述构建模块、算法模块相连接，所述算法模块、计算模块相连接，所述计算模块、规划模块相连接，所述数学模型模块连接有混合整数线性规划单元。本发明专利技术能够实现港区水域通航条件预报高准确率一级实时性，以最优的方式在各项活动中间分配有限资源的问题，能够保证船舶在港区进出港作业的安全性和效率性，将最新时间的智能计划通过各个计划数据的泊位、靠离泊时间等数据按照卡片的形式展示在页面上进行可视化的展示。卡片的形式展示在页面上进行可视化的展示。卡片的形式展示在页面上进行可视化的展示。

【技术实现步骤摘要】
水上智慧调度系统


[0001]本专利技术涉及港区通航
，尤其涉及水上智慧调度系统。
技术介绍

[0002]港内水域的船舶航行区别于陆上车辆的交通，港口航道系统构成复杂。每艘进出港口的船舶行为上存在差异，其能够行驶的路线以及可以靠泊的泊位不尽相同，从而使得港内水域的交通流态多变。针对这一特殊性，随着船舶大型化和船舶数量增多，在港内如何合理高效的指挥船舶进出港口，提高港区的通航效率，是港口规划建设发展中面临的重要问题。国内多数港口传统上采用航道浚深、拓宽及增设待泊区域等水域扩容措施以缓解压力，这类方法受政策限制很多，工程投资大、建设周期长，从长期效果来看船只数量的剧增及调度复杂程度的提高所带来的问题仍未解决。本着不增加投资、深度挖掘码头生产资源、向效率要效益的目标，优化调度方案，提升通航效率。水上智慧调度系统的建设迫在眉睫。
[0003]目前，港口水域通航条件预报准确率普遍较低且缺乏实时性，船舶调度计划编排多采用传统手段，人为因素干扰过多，难以达到最优水平，开发“智慧调度”系统将有效解决以上两方面问题，在复杂作业条件和环境因素下迅速给出最优调度方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了提出的水上智慧调度系统。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]水上智慧调度系统，包括作业环境获取模块、建立模块、数学模型模块、构建模块、算法模块、计算模块、规划模块，所述作业环境获取模块、建立模块相连接，所述建立模块、数学模型模块相连接，所述数学模型模块、构建模块相连接，所述构建模块、算法模块相连接，所述算法模块、计算模块相连接，所述计算模块、规划模块相连接，所述数学模型模块连接有混合整数线性规划单元，所述算法模块包括分支定界算法单元、割平面法单元、混合启发式算法单元，所述混合启发式算法包括遗传算法子单元、蚁群算法子单元、粒子群算法子单元、模拟退火算法子单元。
[0007]优选地，所述混合整数线性规划单元具体为：目标函数和约束条件是待求变量的线性函数、线性等式或线性不等式的数学规划模型，它可用于解决各种领域内的极值问题，它所描述的典型问题是怎样以最优的方式在各项活动中间分配有限资源的问题，在本模型中即是求解船舶调度的最优计划方案。
[0008]优选地，所述算法模块采用大规模优化求解器Gurobi进行建模求解。
[0009]优选地，所述算法模块具体为：算法建立与优化、可通航时间段处理、船舶优先级处理、潮汐影响下单航道船舶进出港调度优化模型构建、约束条件。
[0010]优选地，所述算法建立与优化的步骤为：
[0011]S1，在对某港区实地调研基础上，分析该港区限制性航道存在的船舶交通组织难点，归纳出船舶进出港一般调度流程，最终明确影响船舶进出某港区的安全和效率因素，并从该港区船舶交通组织问题中抽象出可描述的数学优化问题，为接下来限制性航道船舶交通组织优化模型的构建奠定基础；
[0012]S2，考虑船舶属性、潮水限制、港池交通情况、航道存在的限制性关键航路风险点影响因素，基于航道船舶交通流特点及航行规则将单向航道船舶交通组织过程分为多个子过程，再依次针对每个子过程构建船舶预航行准备、关键航路风险点交通冲突消解、进出港船舶与拖轮协同调度以及泊位冲突消解约束子模型，进而结合港口船舶交通组织有关部门的监管需求，建立较为完整的单向航道模式下船舶交通组织优化模型；
[0013]S3，针对船舶交通组织问题多约束、多目标特点，考虑计算规模，采用多种求解器、工具包求解比较，采用Python+Gurobi求解器进行算法实现；
[0014]S4，基于某港区获取相应的实验数据，通过对港区船舶AIS数据、航道船舶经纬度位置、泊位经纬度位置、锚地经纬度位置分析获取航道各关键航路风险点间和港池内船舶航行时间参数；最后通过实际运行对构建的优化模型与算法的合理性及有效性进行仿真验证。
[0015]优选地，所述可通航时间段处理的具体方式为：潮汐因素是制约每日船舶进出港计划的一大重要因素，当船舶达到一定体量时，需要根据其承载货物与自身属性判断吃水能力，并根据吃水量与潮汐水位进行比较，从而获取其可通航时段，动态获取当日船舶最早计划时间，根据理论潮汐值与预报数据取未来48小时涨落潮信息，针对每一艘船的进、出吃水属性，以富裕水深10％为安全基准要求，通过数学方法截取未来48小时内所有连续的可通航时间段。同时，综合考量潮汐的水文特性，通过每日潮位差数据计算高频潮，精准规划大型Cape 船舶的进出港时间，并辅助规划其余乘潮船舶的靠离计划，从而使每日靠离泊调度安排精细化、准确化。
[0016]优选地，所述船舶优先级处理方式为：在计划调度安排中，对于不同船型、不同货物不同属性的船舶，其安排方式与规划顺序不尽相同。在本模型中，对每一艘船舶根据其船舶大小、货种、贸别属性的不同设定船舶优先级，根据优先级大小调整模型参数，达到优先调度重点船舶的目的；另外，模型还设置优先级修改接口，可根据实际情况的变化动态调整优先级大小，以满足不同情况下调整船舶靠离泊优先性的需求，从而达到调度智能化。
[0017]优选地，所述潮汐影响下单航道船舶进出港调度优化模型构建具体为：建立目标函数，目标函数意在使总体在泊时长最短情况下，规划船舶靠离泊次序和航道使用时间，达到整体最优解，提高航道利用率及泊位使用效率。
[0018]优选地，所述约束条件包括单船在航道内安全航速约束、多船在航道内安全距离约束、港池内安全航速约束、港池内移泊行为约束、乘潮约束、两相邻泊位靠和离泊船安全约束、船舶靠离泊时间与计划时间的约束、船舶作业时间约束、拖轮调度约束、拖轮分配约束。
[0019]优选地，包括软件功能设计模块，所述软件功能设计模块具体为：包括原始计划上传展示、原始计划修改、原始计划智能优化、智能计划展示、智能计划修改、原始计划撤回、智能计划撤回、智能计划可视化卡片展示以及计划日志功能。
[0020]有益效果为：
[0021]本专利技术能够实现港区水域通航条件预报高准确率一级实时性，以最优的方式在各项活动中间分配有限资源的问题，能够保证船舶在港区进出港作业的安全性和效率性，将最新时间的智能计划通过各个计划数据的泊位、靠离泊时间等数据按照卡片的形式展示在页面上进行可视化的展示。
附图说明
[0022]图1为本专利技术提出的水上智慧调度系统的模块框图；
[0023]图2为本专利技术提出的水上智慧调度系统中算法建立与优化的逻辑图；
[0024]图3为本专利技术提出的水上智慧调度系统中目标函数逻辑图；
[0025]图4为本专利技术提出的水上智慧调度系统中软件功能设计模块中物理结构图；
[0026]图5为本专利技术提出的水上智慧调度系统中软件功能设计模块中系统结构构架图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.水上智慧调度系统，其特征在于，包括作业环境获取模块、建立模块、数学模型模块、构建模块、算法模块、计算模块、规划模块，所述作业环境获取模块、建立模块相连接，所述建立模块、数学模型模块相连接，所述数学模型模块、构建模块相连接，所述构建模块、算法模块相连接，所述算法模块、计算模块相连接，所述计算模块、规划模块相连接，所述数学模型模块连接有混合整数线性规划单元，所述算法模块包括分支定界算法单元、割平面法单元、混合启发式算法单元，所述混合启发式算法包括遗传算法子单元、蚁群算法子单元、粒子群算法子单元、模拟退火算法子单元。2.根据权利要求1所述的水上智慧调度系统，其特征在于，所述混合整数线性规划单元具体为：目标函数和约束条件是待求变量的线性函数、线性等式或线性不等式的数学规划模型，它可用于解决各种领域内的极值问题，它所描述的典型问题是怎样以最优的方式在各项活动中间分配有限资源的问题，在本模型中即是求解船舶调度的最优计划方案。3.根据权利要求1所述的水上智慧调度系统，其特征在于，所述算法模块采用大规模优化求解器Gurobi进行建模求解。4.根据权利要求1所述的水上智慧调度系统，其特征在于，所述算法模块具体为：算法建立与优化、可通航时间段处理、船舶优先级处理、潮汐影响下单航道船舶进出港调度优化模型构建、约束条件。5.根据权利要求4所述的水上智慧调度系统，其特征在于，所述算法建立与优化的步骤为：S1，在对某港区实地调研基础上，分析该港区限制性航道存在的船舶交通组织难点，归纳出船舶进出港一般调度流程，最终明确影响船舶进出某港区的安全和效率因素，并从该港区船舶交通组织问题中抽象出可描述的数学优化问题，为接下来限制性航道船舶交通组织优化模型的构建奠定基础；S2，考虑船舶属性、潮水限制、港池交通情况、航道存在的限制性关键航路风险点影响因素，基于航道船舶交通流特点及航行规则将单向航道船舶交通组织过程分为多个子过程，再依次针对每个子过程构建船舶预航行准备、关键航路风险点交通冲突消解、进出港船舶与拖轮协同调度以及泊位冲突消解约束子模型，进而结合港口船舶交通组织有关部门的监管需求，建立较为完整的单向航道模式下船舶交通组织优化模型；S3，针对船舶交通组织问题多约束、多目标特点，考虑计算规模，采用多种求解器、工具包求解比较，采用Python+Gurobi求解器进行算法实现；S4，基于某港区获取相应的实验数据，通过对港区船舶AIS数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：冒睿雯，郝泽瑄，陈中方，毕涛，高海伟，杨涛，张振，孙洪涛，
申请(专利权)人：海博泰科技青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：