基于元胞粒子群優(yōu)化算法的船舶避碰決策研究.pdf

1、隨著航海業(yè)的發(fā)展，海上交通事故的發(fā)生也日益增多，經(jīng)調(diào)查表明，船員對(duì)船舶避碰決策判斷失誤是導(dǎo)致船舶發(fā)生碰撞的主要原因，所以制定合理、有效的避碰方案至關(guān)重要。為了提高船舶海上航行的安全性和可靠性，本文將傳播模型的元胞粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到船舶避碰決策中，將避碰決策問題看成一個(gè)優(yōu)化搜索問題，搜索的最終目的是找到一個(gè)最優(yōu)轉(zhuǎn)向角，從而確保船舶能夠有效的避免碰撞事故的發(fā)生。
　　粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimizati

2、on，PSO）是一種簡(jiǎn)單且易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化算法，但是存在收斂速度慢和容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)，本文考慮將傳播模型的元胞自動(dòng)機(jī)（Cellular Automata，CA）的信息傳遞機(jī)制引入到粒子群優(yōu)化算法中，提出一種傳播模型的元胞粒子群優(yōu)化算法，本文主要針對(duì)傳播模型的元胞粒子群優(yōu)化算法及其在船舶避碰決策中的應(yīng)用進(jìn)行研究，論文的主要工作如下：
　　1.概述了船舶領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)，并對(duì)船舶運(yùn)動(dòng)參數(shù)的求解方式、避碰危險(xiǎn)度的重要性以及避碰決策理論做

3、了詳細(xì)的說明。介紹了基本粒子群優(yōu)化算法的基本原理及其實(shí)現(xiàn)流程，闡述了元胞自動(dòng)機(jī)的相關(guān)知識(shí)，介紹了兩種元胞粒子群優(yōu)化算法：內(nèi)元胞粒子群優(yōu)化算法和外元胞粒子群優(yōu)化算法。
　　2.為了提高粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化性能，本文提出了一種基于傳播模型的元胞自動(dòng)機(jī)的信息傳遞機(jī)制而改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法——傳播模型的元胞粒子群優(yōu)化算法（CPPSO）。首先分析了改進(jìn)算法的思想；其次從數(shù)學(xué)角度分析了CPPSO算法的收斂性；最后，為了驗(yàn)證算法的性能，針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)

4、測(cè)試函數(shù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了CPPSO算法的有效性，保證算法可以獲得較好的全局最優(yōu)值，也表明了 CPPSO算法有較高的搜索質(zhì)量，特別是CPPSO算法測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù)比較集中、穩(wěn)定性較好。
　　3.本文將船舶在執(zhí)行避碰行動(dòng)時(shí)的轉(zhuǎn)向角度看成一個(gè)待優(yōu)化問題，利用傳播模型的元胞粒子群優(yōu)化算法來(lái)求解最優(yōu)的轉(zhuǎn)向角度。本文從安全部分（碰撞危險(xiǎn)）、經(jīng)濟(jì)部分（航行時(shí)間及距離）、航線平滑三方面考慮建立了船舶避碰目標(biāo)函數(shù)，最后用傳播模型的元胞粒子