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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明属于船舶海运技术领域，具体为一种船舶航海路径规划方法，包括步骤1：建立航线下船舶路径规划的数学模型，包括环境模型的建立、航线模型的建立和路径规划算法的评价标准建立；步骤2：研究船舶海上的失速特性，包括海洋环境对船舶速度的影响、气象环境的建立、气象环境对船舶运动的失速特性研究、建立临界速度的计算方法；步骤3：建立粒子群算法，包括粒子群算法的建立、免疫算法的建立、免疫‑粒子群算法的结合应用和免疫‑粒子群算法的仿真分析；步骤4：航线设计算法的仿真及结果分析，其结构合理，得出混合了免疫算法的粒子群算法收敛速度更快，全局搜索性和求解过程都最好。

主权项：1.一种船舶航海路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立航线下船舶路径规划的数学模型，包括环境模型的建立、航线模型的建立和路径规划算法的评价标准建立；步骤2：研究船舶海上的失速特性，包括海洋环境对船舶速度的影响、气象环境的建立、气象环境对船舶运动的失速特性研究、建立临界速度的计算方法；步骤3：建立粒子群算法，包括粒子群算法的建立、免疫算法的建立、免疫-粒子群算法的结合应用和免疫-粒子群算法的仿真分析；免疫-粒子群算法步骤描述如下；（1）随机初始化粒子，如果记忆库中有粒子，使用记忆库中的粒子；如果记忆库中无粒子，则随机初始化粒子；（2）选取求解函数，计算各个粒子的适应度；（3）粒子的促进和抑制通过粒子的期待繁殖率计算，此处引入免疫算法，把每个粒子设计为抗体，每个粒子的个体适应度值作为抗原；a.抗体与抗原的亲和力抗体与抗原的亲和力，用于表示抗体与抗原的识别程度，针对公式求最优解的亲和力，在此定义粒子的自适应值作为亲和度的值，即自适应值越高，亲和力也高；b.抗体与抗体的亲和力抗体与抗体的亲和力反应了抗体和抗体之间的相似度，对本文来说，指粒子坐标的相似度，此处借鉴R位连续法计算抗体与抗体之间的亲和力，R位连续法是一种部分匹配的规则，该方法的关键是确定一个R值，代表亲和度判定的阈值，此种方法不需考虑编码的顺序，进行考虑编码的数值是否相同，具体公式如下： ；其中，表示抗体和抗体之间相同的位数，表示抗体的长度，将各个粒子表示不同的抗体；c.抗体浓度抗体的浓度表示，群体中相似抗体所占的比例，抗体浓度表示公式如下： ；其中为抗体的总数，，其中表示阈值；d.期待繁殖率在群体中，每个抗体的期待繁殖率由抗体和抗原的亲和力和抗体浓度决定，计算公式如下： ；其中，作为常数，由上式可知，个体适应度值越高，则繁衍概率越大；个体的浓度越大，则期待的繁衍概率越低，对的取值，说明更侧重于个体适应度对期待繁殖率的影响；（4）记忆库的产生，设计的记忆库粒子为N个；在免疫算法中，在抑制高浓度个体时，与抗原亲和度高的抗体也可能被抑制，导致丢失了最优解；在此采取精英保留策略，在记忆库的分化过程中，先将个体适应度最高的M个粒子先放到记忆库中，再按照期待繁殖率将剩余群体中优秀的N-M个粒子放入记忆库中；（5）根据粒子的适应度更新最优，粒子根据繁殖率计算后，重新计算其个体适应度，更新粒子群中的个体适应度值；（6）粒子的选择、交叉和变异；此处引入遗传算法原理，对各个粒子的编码进行选择、交叉和变异操作，对记忆库外的粒子重新定位；（7）将重新定位后的粒子与记忆库的粒子合并，更新粒子群的状态；（8）确定是否到达迭代步数，确定的迭代最大限制为T；若迭代步数小于T，则使用全新的粒子群返回步骤（1）；如此反复循环，直到达到最大的迭代步数，停止迭代；步骤4：航线设计算法的仿真及结果分析，包括改进粒子群算法在航线设计中的应用、航线仿真设计仿真平台的设计和仿真及结果分析。

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百度查询： 吉林大学 一种船舶航海路径规划方法