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龙图腾网恭喜江苏海洋大学;蓝湾海洋资源开发技术创新中心申请的专利一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118500400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410559427.9，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法是由杨玉;蒋效伟;陈若彤;徐伟;杨子贤;宋强设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明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。

本发明授权一种基于群智能计算的多港口船舶路径规划方法在权利要求书中公布了：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：S1：开始，启动船舶路径规划方法；S2：建立环境模型，构建用于路径规划的环境模型，海图包括港口位置、障碍物和航道限制；S3：初始化相关参数，初始化蚁群数量、信息素浓度和迭代次数上限；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；S4：计算启发函数，计算每一步的启发函数值，用于评估不同路径的优劣，指导蚂蚁的搜索方向；S5：根据状态转移规则，选择下一节点；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： 其中，τij为节点i到节点j的信息素浓度，ηij为节点i到节点j的启发式函数，在计算选择概率时引入一个常数q，用于控制探索和利用之间的平衡，具体计算公式为： 其中，q表示[0,1]范围内的随机数，α为信息素重要程度因子，β为启发函数重要程度因子；S6：判断迭代是否结束，判断当前迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，或者是否满足其他终止条件，如果迭代已经结束，进行步骤S7；如果迭代尚未结束，则回到步骤S4；S7：更新信息素，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： 其中，ρ为信息素挥发因子，为蚂蚁k在节点i到节点j留下的信息素增量，n为蚂蚁的数量； 其中，Q为信息素常数，LK为蚂蚁k完成的路径长度；信息素的更新具体包括以下步骤：T1：在每次迭代中，蚂蚁根据当前信息素浓度和启发式函数值，完成从一个节点到另一个节点的移动；T2：完成移动后，根据公式4更新信息素；T3：完成信息素更新后，重置蚂蚁的位置，并开始新一轮的迭代移动；T4：重复步骤T1至T3，直到达到预设的最大迭代次数或找到从起始点到目标港口的最优路径；信息素的计算还包括以下特征：通过人工势场法改进信息素函数，具体计算公式为： 其中，τ'ijm为第m代引入人工势场法法势场信息素，τ'i'jm为采用第m代势场信息素求的势场蚁群信息素浓度，m0为迭代次数最大值，δ为势场信息素系数；S8：判断是否回到初始港口，判断船舶是否回到初始港口或达到目标港口，如果判断为是，则进入步骤S9；如果判断为否，则回到步骤S4；S9：判断是否达到最大迭代次数，再次判断迭代次数是否达到预设的最大值，如果判断为是则进入步骤S8；如果判断为否，则回到步骤S3；S10：输出最优路径，根据迭代过程中找到的最优路径，输出船舶从初始港口到目标港口的航行路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏海洋大学;蓝湾海洋资源开发技术创新中心，其通讯地址为：222000 江苏省连云港市连云区中华路48号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。