一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法技术

本发明专利技术公开一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，特别适用于多港口环境中动态障碍物的有效处理。该方法通过构建一个二维栅格地图来表示海图信息，包括港口位置、障碍物以及航道限制。引入人工势场法计算每个栅格的势力，其中包括引力和斥力，以引导蚂蚁向目标港口移动的同时避开障碍。蚁群算法利用信息素来记录和更新每条路径，通过改进的信息素更新机制和动态势场调整，增强路径规划的实时性和适应性。本发明专利技术的创新之处在于引入调节因子q平衡全局搜索与局部利用，实时调整策略以适应海上环境的动态变化，从而优化航线规划，减少燃料消耗并提高航行安全，对于商业航运、海上搜救和海洋科研具有重要应用价值。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及港口船舶路径规划，尤其涉及一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法。

技术介绍

0、
技术介绍
：

1、在全球化的经济背景下，海上运输作为国际贸易的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。船舶路径规划技术是确保海上运输效率和安全的关键技术之一，这项技术涉及到如何为船舶从起点到终点之间的航行找到最优或近似最优的路径，以减少旅行时间、燃料消耗，并避免各种海上风险。

2、传统的船舶路径规划方法主要包括基于图论的a*算法、dijkstra算法和基于群智能的算法如蚁群算法、粒子群优化算法等。这些方法在静态环境中表现良好，能够处理简单的路径选择问题。a*算法：a*算法是一种广泛使用的路径搜索算法，它通过启发式评估函数来估计从当前节点到目标节点的最佳路径。然而，这种方法在处理动态变化的环境时效率低下，因为它无法实时调整已经发生变化的环境条件。蚁群算法：蚁群算法模仿自然界蚂蚁的觅食行为，通过蚂蚁之间的信息素通信机制来发现路径。该算法虽然可以找到全局优化路径，但在多目标和动态障碍条件下的收敛速度较慢。

3、尽管现有的路径规划技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，其特征在于，步骤S3中所述初始化相关参数具体操作为：初始化栅格地图和动态障碍物位置，将环境抽象成一个二维栅格地图；初始化障碍物，在地图中随机放置动态障碍物，并记录动态障碍物的位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，其特征在于，步骤S5中所述选择下一节点的具体操作为：初始化蚁群算法参数，根据当前信息素浓度和启发函数值计算路径的概率，选择下一步的移动位置，其选择概率的具体计算公式为：

...

【技术特征摘要】

1.一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，其特征在于，步骤s3中所述初始化相关参数具体操作为：初始化栅格地图和动态障碍物位置，将环境抽象成一个二维栅格地图；初始化障碍物，在地图中随机放置动态障碍物，并记录动态障碍物的位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，其特征在于，步骤s5中所述选择下一节点的具体操作为：初始化蚁群算法参数，根据当前信息素浓度和启发函数值计算路径的概率，选择下一步的移动位置，其选择概率的具体计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法，其特征在于，步骤s7中所述更新信息素的具体操作为：当所有蚂蚁完成一次完整的移动后，信息素会根据蚂蚁的移动路径进行更新，具体计算公式为：

...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨玉，蒋效伟，陈若彤，徐伟，杨子贤，宋强，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：