考虑船舶操纵性约束的改进遗传算法航线规划

针对船舶复杂航行环境下的航线自动规划任务,本文设计了融合船舶运动特性的二次寻优路径规划方法,并考虑船舶操纵性约束,获得快速准确的规划航线。建立了船舶回转和降速模型,为后续本船与目标船精准会遇状态计算建立基础;为完成在海图上快速检测规划航线与陆地物标(岛屿、礁石等)的位置关系,设计一种基于四叉树方法的线段与不规则多边形边界快速检测算法;针对静、动态障碍物综合避碰规划的复杂难题,设计一种二次遗传算法寻优的路径规划方法,实现了一种高效、可行的船舶航线动态规划求解方案。在半物理船舶综合仿真平台上开展算法验证工作,基于电子海图对初始规划的5个航路点开展二次寻优,重规划后的7个航路点实现船舶航线规避目标船的任务,证明了本文算法的可行性和有效性。     

基于多种群遗传算法的自动化立体库货位优化

针对自动化立体仓库作业效率和安全性的要求,以货物出入库作业时间、货架整体等效重心和关联产品间相对聚集程度为目标函数,构建了多目标货位分配优化数学模型。将多目标模型加权归一化处理后,用简单加权遗传算法求解,为避免出现未成熟收敛问题,提出了多种群遗传算法求解货位分配优化数学模型,并结合玩具车组装和自动化立体库实验,求得自动化立体库货位分配结果并对比分析,验证了多种群遗传算法的有效性,为自动化立体库货位分配和优化提供了一种有效的解法。     

物流中心货物最优配装问题的动态规划解法

本文建立了物流中心货物配装问题数学模型,给出了动态规划求解方法,通过实例证实方法具有较好的实用性和可行性.     

B2C电商环境下集中式退货中心的车辆调度

B2C电商环境下集中式退货中心的多出入库车门分配问题增加了车辆调度的复杂度.为解决同时考虑车门分配的集中式退货中心的车辆调度问题,分别给定出入库车门分配策略,提出一种2阶段出入库车门的分配模型.结合此模型以最小化最大完工时间为目标建立数学模型,并结合遗传算法求解最优入库车辆调度序列.设置不同规模的出入库车辆、门以及货物种类进行对比实验,求取随机解和遗传算法得出的最优解,并对2种结果进行对比分析,实验结果表明:在出入库车辆数不超过160的情况下,该模型能够在60s内给出最优解,且求解时间随着出入库车辆规模和货物种类的增加而增大,遗传算法得出的最优解相对随机解均有一定的改进程度.     

国际海上承运人责任基础的反思与重构

我国国际海上货物承运人责任基础以不完全过失责任为核心,以航海过失和火灾免责为重点,体现了对船方利益的保护。但随着航海与国际贸易的发展,现有的承运人责任基础已失去了基本法理维度的合理性。特别是我国现在已发展成为贸易大国,应当根据国家利益原则,建立以完全过失责任为核心的承运人责任基础制度,加强保护货方权利和外贸产业利益。     

沪东中华交付“宝?奥林匹斯”号世界最新型双相不锈钢化学品船

<正>沪东中华造船(集团)有限公司为挪威ODFJELL集团建造的4.9万吨双相不锈钢化学品船第二艘船"宝·奥林匹斯"号交付。该型船由上海船舶研究设计院设计,总长182.88m,型宽32.2m,型深19.8m,设计吃水11m;有33个货舱,可同时载运33种货品,所有货舱均由双相不锈钢制造,     

不确定需求下配送中心选址研究

在传统配送中心选址的基础上,考虑客户需求的不确定性,将随机需求变量引入到配送中心选址模型中,利用随机规划理论和模糊理论构建了随机需求情况下配送中心选址的数学模型,并应用遗传算法通过算例对模型进行验证.算例结果表明:所构建的数学模型及其相应的求解算法对于解决不确定需求的选址问题有一定的理论和实践指导意义.     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

包装行业自动化立体仓库货位分配方法研究

针对包装行业自动化立体仓库商品种类繁多、存放无序等问题,以某包装企业自动化立体仓库货位分配为研究对象,提出了一种新的货位分配模型与优化算法。首先,建立货物出入库时间、货物重心、货架横向稳定性、货物离散度的数学模型并采用层次分析法将多目标优化模型转换为单目标模型进行研究;然后,通过逆转算子和模拟退火算法对标准遗传算法进行改进,扩大了种群搜索范围,提升了算法的收敛速度使之更容易跳出局部最优;最后,使用Matlab进行仿真实验,实验结果表明,改进后的遗传算法对目标函数的优化有显著提高,出入库时间和求解时间分别缩短19.95%和40.95%,同类货物货位分配优化结果更佳。     

船艇

韩国成功研发LNG船液货舱韩国三星重工业株式会社自主研发出了液化天然气(LNG)船液货舱--SCA(Smart ContainmentSystem Advanced),在韩国率先攻克了液货舱关键技术难题。据介绍,制造LNG船的关键是液货舱技术、设备及材料。三星重工业株式会社对传统的LNG船液货舱进行了改进,大大提高了其安全性和稳定性。其改进主要体现在以下方面:首先,对液货舱中与LNG     

计及负荷调控特性的社区型综合能源系统规划方法研究

针对社区型综合能源系统规划配置中对负荷调控特性考虑不足的问题,构建了社区型综合能源系统结构、相关设备的数学模型和负荷调控模型,以年综合成本最低为目标,建立了社区型综合能源系统的规划模型,采用混沌反向灰狼算法对上述模型进行求解.仿真结果表明,对负荷进行调控可以有效降低系统规划成本,实现了社区型综合能源系统的配置优化.     

考虑转向限制的电子海图最短距离航线自动生成方法

针对当前航路二叉树方法求解最短距离航线未考虑舰船转向限制的问题,提出了一种顾及转向限制的最短距离航线自动生成方法。通过判断航线转向操纵缓冲区是否与碍航区相交,测试航线的可转向性;利用舰船转向次数、转向角度和转向半径,引入圆弧影响系数和回转速降系数,构建转向限制模型,实现了顾及转向限制的最短距离航线自动生成。实验结果表明:所提方法可排除当前最短距离航线生成方法中的不可行航线,优化了航线的转向次数和转向角度。     

集装箱航线资产配置鲁棒优化模型

研究了不确定条件下集装箱航线资产配置问题.根据集装箱航线运行的基本特点和要求,基于航线均衡运行原理,建立了集装箱航线资产配置确定性模型,优化船舶规模、集装箱配置与舱位分配.通过引入鲁棒优化理论,将此模型拓展为包含不确定因素的鲁棒优化模型,以船舶规模为设计变量,以舱位分配为控制变量建立分析模型.以钟摆型航线为例进行仿真实验,对模型的有效性进行了验证.结果表明,该模型既考虑了需求的不确定性影响,又考虑了解与模型的鲁棒性,并且体现了决策者对风险的厌恶程度,使模型结论更符合实际需要.     

p-枢纽航线网络设计的混合集合规划方法

多分配枢纽中位问题在枢纽航线网络设计中一直是研究的热点。基于混合集合规划理论,为多分配枢纽中位问题建立了新的面向对象的模型。通过虚拟航段进行逻辑建模,在数据建模的同时进行约束封装;最后用自然约束语言在软件平台POEM上按照顺序性和贪婪性的搜索法则精确求解。实例表明,利用文中模型和搜索策略可得到较优的初始解,且得到最优解的效率远远高于线性模型,证明了文中提出模型的可行性和搜索策略的高效性。     

船舶能效营运指数预测的建模及仿真分析

为了研究船舶能量消耗的组成和EEOI的预测问题,以主机油耗作为研究重点,建立了船舶能效营运指数(ehip energy efficiency operational indicator,EEOI)分析预测仿真模型。建立了推进系统-船体运动-环境的联合数学模型,对船舶运动及推进系统状态进行迭代计算。采用欧洲中期天气预报中心(European Centre for MediumRange Weather Forecasts,ECMWF)的气象数据,结合目标船的设计、实验参数及航线进行了仿真。根据对目标船在不同转速、不同航线的EEOI进行仿真,结果表明:不同主机转速对推进系统的能量消耗组成有显著影响。模型能够对不同转速的时间及EEOI进行预测,为航速设计提供依据;同时还能对不同航线的EEOI进行对比,为基于能效的航线优化提供了研究基础。     

货舱通风阀

挪威 Ventiq AS公司推出新型通风阀,可用于油船、化学品船或成品油船的货舱通风系统。 　　这种新型通风阀可在装载、卸载、转运或储藏液货时,对货舱压力及真空度进行控制。在液舱的空气中有火星或明火的情况下,该阀可以阻止火焰的传播。 　　该阀用耐酸的不锈钢制造。当贷舱的压力低于预先的设定值时,通风阀开启,将空气吸入货舱中。压力过高时,两个放泄阀开启,以保证向上快速地通风,避免使气体在甲板上集中。顶部的阀同时还具有水密封作用。 　　(GC. 0101) 货舱通风阀     

工艺规划与调度集成优化模型与算法研究

针对生产经营活动中存在的工艺规划与调度集成问题,本文利用AND/OR网络图描述可选工艺,以最小化加工周期为目标,构建了工艺规划和调度集成优化模型,并采用遗传算法和启发式算法相结合的方式对模型求解,同时对经典算例进行仿真实验。仿真结果表明,本文提出的数学模型及算法可以较好地解决IPPS问题,虽然在个别测试问题中,模型并没有得到比GATS更好的结果,但总体好于SEA,并且在工件个数增多的情况下,模型要优于GATS。该研究有效保证了生产资源的合理分配,提高了企业市场竞争力。     

基于粒子群算法的无人机航迹规划问题

首先将无人机航迹问题转换为多目标的TSP问题数学模型,建立了航迹规划问题的数学模型.然后将轨迹规划问题转换成一个求最短路径的单目标的有约束是优化问题,针对这类问题的求解,采用了一种新的粒子群算法并利用软件编程求解.最后验证了结果的可行性,同时讨论了结果的稳定性和收敛性.     

基于Hopfield神经网络算法的航线优化研究

采用连续型Hopfield神经网络算法航线进行优化设计,综合考虑航线运价以及路程作的约束条件,设计最优航线。考虑构造相应置换矩阵,将目标函数以及约束条件作为构造条件设计相对应的能量函数,将问题的最优解映射到神经网络的稳定状态上,采用MATLAB软件进行算法的编程和求解,最终得出单位路程运价最低的航线优化方案。     

集装箱堆场不确定提箱次序与卸船箱位分配

为优化卸船箱箱位分配,减少集装箱码头堆场卸船箱翻箱率,考虑客户提箱次序随机和不确定性,提出了利用箱组存箱时间构建客户提箱次序的方法,探讨了基于提箱次序的集装箱翻箱量求解,并建立了集装箱码头堆场卸船箱箱位整数规划模型,在堆场区段内为卸船箱分配箱位,降低提箱时的翻箱量.考虑到模型较优解箱组堆放特点,设计了求解模型的启发式算法.实验结果表明,提出的模型和启发式算法能反映决策者的风险态度,目标函数较参考算法有10%以上改善.