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，經調查表明，船員對船舶避碰決策判斷失誤是導致船舶發(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)化算法應用到船舶避碰決策中，將避碰決策問題看成一個優(yōu)化搜索問題，搜索的最終目的是找到一個最優(yōu)轉向角，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）是一種簡單且易實現的優(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，本文考慮將傳播模型的元胞自動機（Cellular Automata，CA）的信息傳遞機制引入到粒子群優(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用進行研究，論文的主要工作如下：
　　1.概述了船舶領域的基礎知識，并對船舶運動參數的求解方式、避碰危險度的重要性以及避碰決策理論做

3、了詳細的說明。介紹了基本粒子群優(yōu)化算法的基本原理及其實現流程，闡述了元胞自動機的相關知識，介紹了兩種元胞粒子群優(yōu)化算法：內元胞粒子群優(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機的信息傳遞機制而改進的粒子群優(yōu)化算法——傳播模型的元胞粒子群優(yōu)化算法（CPPSO）。首先分析了改進算法的思想；其次從數學角度分析了CPPSO算法的收斂性；最后，為了驗證算法的性能，針對標準

4、測試函數進行了仿真實驗。實驗結果表明了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量，特別是CPPSO算法測試結果數據比較集中、穩(wěn)定性較好。
　　3.本文將船舶在執(zhí)行避碰行動時的轉向角度看成一個待優(yōu)化問題，利用傳播模型的元胞粒子群優(yōu)化算法來求解最優(yōu)的轉向角度。本文從安全部分（碰撞危險）、經濟部分（航行時間及距離）、航線平滑三方面考慮建立了船舶避碰目標函數，最后用傳播模型的元胞粒子