一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法技术

本发明专利技术涉及一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法，其首先获取电子海图数据与船舶航行水域其他船舶的航行状态数据、以及船舶与海上风电场的空间相对位置关系；然后确定船舶之间的会遇关系；并通过自适应地更新产生新个体的触发阈值，搜索出避碰效果最好的船舶转向角度与船舶转向后的航行时间；将计算得出的最佳避碰转向角度和转向航行时间，以禁止船舶向风电场一侧操舵避让为优化子目标之一，能够满足在海上风电场附近水域的通航安全。本发明专利技术通过改进头脑风暴优化算法，加快搜索到全局最优解，提高决策的有效性和速度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法


[0001]本专利技术涉及船舶控制
，具体涉及一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法。

技术介绍

[0002]近年来，为减少船舶碰撞事故的发生，多种船舶助航设备已被安装船舶上，包括全球定位系统(Global Position System,GPS)、电子海图显示与信息系统(ElectronicChart Display and Information System,ECDIS)、自动识别系统(AutomationIdentification System,AIS)、船舶雷达。为给船舶驾驶人员提供更为定量的船舶避碰决策支持，研究人员提出船舶避碰路径规划方法。
[0003]现有避碰方法为智能搜索，存在容易陷入局部最优解、耗时等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法，其通过改进头脑风暴优化算法，加快搜索到全局最优解，提高决策的有效性和速度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法，其包括以下步骤：
[0007]步骤1、获取电子海图数据和船舶航行水域附近其他船舶的航行状态数据；以及获取船舶与海上风电场的空间相对位置关系；
[0008]步骤2、根据对船舶之间运动趋势的判断，对船舶之间是否发生相遇做出判断，确定船舶之间的会遇关系；
[0009]步骤3、搜索出避碰效果最好的船舶转向角度与船舶转向后的航行时间，生成初始解，每个个体对应于初始解，包括转角x1和恢复时间x2。
[0010]所述步骤3具体包括：
[0011]2)生成初始种群；
[0012]每个个体用s
k
＝(x1,x2)表示，第一个参数是船舶的转角x1，第二个参数是船舶转弯后的航行时间x2；
[0013]2)用K
‑
means聚类法将个体分为C个聚类,记录每个聚类的聚类中心；
[0014]3)产生在区间(0，1)之内的随机数r1,如果r1<p
a
,则随机选择一个聚类中心,并用随机生成的个体替换它；其中，p
a
为给定常数值。
[0015]4)产生在区间(0，1)之内的随机数r2；如果r2<p
b
,则随机选择一个概率为p
i
的类；产生在区间(0，1)之内的随机数r3,若r3<p
c
,则选择该类中心,并加上随机值,产生新个体；否则当r3>p
c
,随机选择该类中的个体,加随机值更新；其中，p
b
和p
c
为给定常数值。
[0016]5)如果r2>p
b
,则随机选择两个类产生新个体；产生随机数在区间(0，1)之内的r4,若r4<p
d
,则合并两个聚类中心,加随机值产生新个体；否则当r4>p
d
,从两个聚类中选择个体合并后,加随机值产生新个体；其中，p
d
为给定常数值；
[0017]x
AB
＝x
A
+(1
‑
r2)x
B
ꢀꢀꢀ
(7)
[0018]其中x
A
和x
B
表示要合并的两个个体，x
AB
表示组合后的个体；
[0019]6)新产生的个体与当前个体相比,将适应度f值更小的个体作为下一次迭代的新个体；种群适应度由到最近接近点的距离、转弯幅度和到原始路线的距离、禁止船舶向风电场一侧操舵避让组成，计算如下：
[0020][0021]其中，DCPA为种群适应度由到最近接近点的距离，w1、w2、w3、w4为各个子目标的权重；子目标f4是为了禁止船舶向风电场一侧操舵避让，其计算如下：
[0022][0023]其中，c1表示避让前船舶原航线与风电场的夹角，c2表示避让后船舶新航线与风电场的夹角；
[0024]7)如果N个个体更新完成,则转入第8)步,否则转第4)步；
[0025]8)如果达到最大迭代次数,则停止迭代,否则按下式更新p
a
，转第3)步；
[0026][0027]其中，表示第t次迭代的p
a
值，p
a0
表示初始p
a
值，表示第t次迭代的第i个个体，表示第t次迭代的最优个体。
[0028]所述步骤2具体为：
[0029]在判断两船之间相对距离的趋势的基础上，比较两船的相对速度和方向，基于步骤1所采集的数据，从数据中动态提取船舶会遇数据，通过船舶分类、船舶时间划分、船舶相对运动趋势判断，进行船舶会遇识别：
[0030]设本船速度为v
A
＝(v
Ax
,v
Ay
)，目标船速度为v
B
＝(v
Bx
,v
By
)，两船相对速度为：
[0031]相对航向为:
[0032]所述α计算方法如下:
[0033][0034]R
T
为两船距离，若本船经纬度为目标船经纬度为则两船相对方位α
T
为:
[0035]记:
[0036]两船最近会遇距离DCPA为:DCPA＝R
T sinθ
ꢀꢀꢀ
(6)
[0037]该两船最近会遇距离DCPA反映了最高的可接受航行风险。
[0038]在开放水域若DCPA<2海里，则判断两船会遇；狭窄水域若DCPA<0.5海里，则判断两船会遇。
[0039]所述方法还包括:
[0040]步骤4、将步骤3计算得出的最佳避碰转向角度和转向航行时间，融合在电子海图上显示。
[0041]所述步骤1中，船舶的航行状态数据包括纬度、经度、航向、航速。
[0042]采用上述方案后，本专利技术首先获取电子海图数据与船舶航行水域其他船舶的航行状态数据、以及船舶与海上风电场的空间相对位置关系；然后确定船舶之间的会遇关系；并通过自适应地更新产生新个体的触发阈值，搜索出避碰效果最好的船舶转向角度与船舶转向后的航行时间；将计算得出的最佳避碰转向角度和转向航行时间，以禁止船舶向风电场一侧操舵避让为优化子目标之一，能够满足在海上风电场附近水域的通航安全。本专利技术通过改进头脑风暴优化算法，加快搜索到全局最优解，提高决策的有效性和速度，解决了现有方法容易陷入局部最优解、耗时等问题。
附图说明
[0043]图1为本专利技术的方法流程图；
[0044]图2为船舶与海上风电场的空间相对位置关系示意图；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、获取电子海图数据和船舶航行水域附近其他船舶的航行状态数据；以及获取船舶与海上风电场的空间相对位置关系；步骤2、根据对船舶之间运动趋势的判断，对船舶之间是否发生相遇做出判断，确定船舶之间的会遇关系；步骤3、搜索出避碰效果最好的船舶转向角度与船舶转向后的航行时间，生成初始解，每个个体对应于初始解，包括转角x1和恢复时间x2。2.根据权利要求1所述的一种基于改进头脑风暴优化算法的船舶避碰智能决策方法，其特征在于：所述步骤3具体包括：1)生成初始种群；每个个体用s
k
＝(x1,x2)表示，第一个参数是船舶的转角x1，第二个参数是船舶转弯后的航行时间x2；2)用K
‑
means聚类法将个体分为C个聚类,记录每个聚类的聚类中心；3)产生在区间(0，1)之内的随机数r1,如果r1<p
a
,则随机选择一个聚类中心,并用随机生成的个体替换它；其中，p
a
为给定常数值。4)产生在区间(0，1)之内的随机数r2；如果r2<p
b
,则随机选择一个概率为p
i
的类；产生在区间(0，1)之内的随机数r3,若r3<p
c
,则选择该类中心,并加上随机值,产生新个体；否则当r3>p
c
,随机选择该类中的个体,加随机值更新；其中，p
b
和p
c
为给定常数值。5)如果r2>p
b
,则随机选择两个类产生新个体；产生随机数在区间(0，1)之内的r4,若r4<p
d
,则合并两个聚类中心,加随机值产生新个体；否则当r4>p
d
,从两个聚类中选择个体合并后,加随机值产生新个体；其中，p
d
为给定常数值；x
AB
＝x
A
+(1
‑
r2)x
B
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中x
A
和x
B
表示要合并的两个个体，x
AB
表示组合后的个体；6)新产生的个体与当前个体相比,将适应度f值更小的个体作为下一...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛晗，胡稳才，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：