CN113052357B - 一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法 - Google Patents

一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，包括步骤一至步骤十四。本发明采用遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，相比现有技术中航线优化算法具有极大优势，首先，基于大数据量的实际航行测量，重新定义了失速方程，船舶失速计算更准确，以及优化航线过程中，考虑了实时船舶失速，航线规划的误差更小；并采用了逐级优化的方法，避免了每一级的选择库样本量是前一级的几何倍数的问题，计算量大大减小，大大提高计算效率。

Description

一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法
技术领域
本发明涉及一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，属于远洋航海技术领域。
背景技术
随着经济全球化的发展，国际贸易日渐繁荣，作为国际物流重要方式的远洋海运业也获得了大幅度的发展；新时期的新问题，对相应的航海技术提出了更高的要求；以往航线规划方法，对气象预报不同准确度的数据不加区分的同等水平的分析方式开销了较大的计算时间、对航程全程遍历导致计算效率低下，总体框架区域范围较窄只能得出局部较优解。
为了解决上述技术问题，特提出一种新的技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，
步骤一：采用遍历和贪心算法，来获取航线基本信息，形成航线数据库，该航线数据库包括航次参数信息数据、船舶参数信息数据、海况信息和海图信息参数信息数据；
步骤二：计算出发港PO到目的港PE的恒向角
Figure BDA0002342597970000011
步骤三：分别在恒向角
Figure BDA0002342597970000012
方向两侧以角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure BDA0002342597970000013
步骤四：根据步骤一中的船舶参数信息数据的海况信息和海图信息参数信息数据，来计算对船舶失速的影响，分别以恒向方向
Figure BDA0002342597970000014
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为P0，1-i，其中：0≤i≤2n；
步骤五：分别以P0，1-i为起点，重复步骤四；
步骤六：判断航行时间是否超过72小时，若不超过，则进入步骤四；若航行时间超过72小时，则进入下一步骤七；
步骤七：以72小时航行各终点P0，2-i为起始点，并以目的港口PE为终点，计算起始点和终点之间的恒向角
Figure BDA0002342597970000021
其中：0＜i＜(2n+1)3；
步骤八：在
Figure BDA0002342597970000022
方向两侧以角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure BDA0002342597970000023
步骤九：结合船舶自身特性，充分考虑气象预报的海况对船舶失速的影响，分别以
Figure BDA0002342597970000024
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为Pi，j；
步骤十：对确定的i,在Pi，j中选出距离航行终点最近的点作为本次优化的终点，计算并保存数据，其中：0＜j≤2n+1；
步骤十一：判断步骤十中的终点是否已靠近航行终点目的港PE；若是，则航程结束；若否，则以步骤十的终点为起点，重复步骤九至步骤十的操作；
步骤十二：汇总所有航线的信息，构成备选航线库；
步骤十三：根据优选变量的要求，从备选航线库中选出相应变量最符合要求的航线，即为规划航线。
优选地，所述步骤一航线基本信息包含航次参数、船舶参数、气象预报海况信息和海图信息。
优选地，所述步骤三0＜i≤2n，且为正整数，所述0°<δ<180°。
优选地，所述步骤一中的航次参数：将前三天的航行线路作穷举遍历，每天的航线中心方向为以起始点到目的点的恒向方向，各遍历方向的集合以中心方向为中心，计算并记录下此航段的出发港口、目的港口、出发时间、到达时间、航行时间和油耗，以及途经风浪信息，形成航次参数信息数据。
优选地，所述步骤一中的船舶参数采用贪心法规划航线：将后三天的航线，以航次参数数据中的各遍历终点分别作为起始点，以本航程目的点作为终点，以起始点到目的点的恒向角作为中心航向，在中心航向两侧以特定的角度间隔分布航行方向，计算并记录船舶长宽高型参、排水量、油耗-航速曲线、油耗-转速曲线，以及此剩余航段的航行时间、油耗和途经风浪信息，形成船舶参数信息数据。
优选地，步骤一中的海况信息和海图信息参数：通过气象预报系统来取得此航线的预计的风向、风速、流向、浪向、流高、淹向、淹高、流向和流速信息，形成海况信息和海图信息参数数据。
优选地，步骤三中的船舶失速的失速值的计算公式如下：
Figure BDA0002342597970000031
其中：
Figure BDA0002342597970000032
船速变化量；V0：静水航速；z＝船长×型宽×型深；G：载重吨数；W：风速；WX：风舷角，风舷角为风向与船向的夹角；D：涌高；DX：涌舷角，涌舷角为涌向与船向的夹角；b0～b10为回归系数，其取值由失速方程回归系统表确定。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：采用遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，相比于其它航线优化算法具有极大的优势，首先，基于大数据量的实际航行测量，重新定义了失速方程，船舶失速计算更准确；优化航线过程中，考虑了实时船舶失速，航线规划的误差更小；采用了逐级优化的方法，避免了每一级的选择库样本量是前一级的几何倍数的问题，计算量大大减小，大大提高了计算效率。
附图说明
图1为本发明的航线规划流程示意图。
图2为本发明的航线规划示意图。
图3为本发明失速方程回归系统表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅说明书附图，本发明提供一种技术方案：一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，
步骤一：采用遍历和贪心算法，来获取航线基本信息，形成航线数据库，该航线数据库包括航次参数信息数据、船舶参数信息数据、海况信息和海图信息参数信息数据；
步骤二：计算出发港PO到目的港PE的恒向角
Figure BDA0002342597970000041
步骤三：分别在恒向角
Figure BDA0002342597970000042
方向两侧以角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure BDA0002342597970000043
步骤四：根据步骤一中的船舶参数信息数据的海况信息和海图信息参数信息数据，来计算对船舶失速的影响，分别以恒向方向
Figure BDA0002342597970000044
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为P0，1-i，其中：0≤i≤2n；
步骤五：分别以P0，1-i为起点，重复步骤四；
步骤六：判断航行时间是否超过72小时，若不超过，则进入步骤四；若航行时间超过72小时，则进入下一步骤七；
步骤七：以72小时航行各终点P0，2-i为起始点，并以目的港口PE为终点，计算起始点和终点之间的恒向角
Figure BDA0002342597970000051
其中：0＜i＜(2n+1)3；
步骤八：在
Figure BDA0002342597970000052
方向两侧以角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure BDA0002342597970000053
步骤九：结合船舶自身特性，充分考虑气象预报的海况对船舶失速的影响，分别以
Figure BDA0002342597970000054
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为Pi，j；
步骤十：对确定的i,在Pi，j中选出距离航行终点最近的点作为本次优化的终点，计算并保存数据，其中：0＜j≤2n+1；
步骤十一：判断步骤十中的终点是否已靠近航行终点目的港PE；若是，则航程结束；若否，则以步骤十的终点为起点，重复步骤九至步骤十的操作；
步骤十二：汇总所有航线的信息，构成备选航线库；
步骤十三：根据优选变量的要求，从备选航线库中选出相应变量最符合要求的航线，即为规划航线。
优选地，所述步骤一航线基本信息包含航次参数、船舶参数、气象预报海况信息和海图信息。
优选地，所述步骤三0＜i≤2n，且为正整数，所述0°<δ<180°。
优选地，所述步骤一中的航次参数：将前三天的航行线路作穷举遍历，每天的航线中心方向为以起始点到目的点的恒向方向，各遍历方向的集合以中心方向为中心，计算并记录下此航段的出发港口、目的港口、出发时间、到达时间、航行时间和油耗，以及途经风浪信息，形成航次参数信息数据。
优选地，所述步骤一中的船舶参数采用贪心法规划航线：将后三天的航线，以航次参数数据中的各遍历终点分别作为起始点，以本航程目的点作为终点，以起始点到目的点的恒向角作为中心航向，在中心航向两侧以特定的角度间隔分布航行方向，计算并记录船舶长宽高型参、排水量、油耗-航速曲线、油耗-转速曲线，以及此剩余航段的航行时间、油耗和途经风浪信息，形成船舶参数信息数据。
优选地，步骤一中的海况信息和海图信息参数：通过气象预报系统来取得此航线的预计的风向、风速、流向、浪向、流高、淹向、淹高、流向和流速信息，形成海况信息和海图信息参数数据。
优选地，步骤三中的船舶失速的失速值的计算公式如下：
Figure BDA0002342597970000061
其中：
Figure BDA0002342597970000062
船速变化量；V0：静水航速；z＝船长×型宽×型深；G：载重吨数；W：风速；WX：风舷角，风舷角为风向与船向的夹角；D：涌高；DX：涌舷角，涌舷角为涌向与船向的夹角；b0～b10为回归系数，其取值由失速方程回归系统表确定。
具体实施时，本发明步骤一：将前三天的航行线路作穷举遍历，每天的航线中心方向为以起始点到目的点的恒向方向，各遍历方向的集合以中心方向为中心，以特定角度间隔向两侧离散分布，每天的航行终点为下一天的航行起点，考虑海况(风、浪、涌、流等)和主机特性(转速-油耗曲线、转速-航速曲线)，计算并记录下此航段的航行时间，油耗，途经风浪等信息；步骤二：对剩余航程(若航程不足三天，则无需此步骤)采用贪心法规划航线：以步骤一中各遍历终点分别作为起始点，以本航程目的点作为终点，以起始点到目的点的恒向角作为中心航向，在中心航向两侧以特定的角度间隔分布航行方向，并根据相应的航行策略的要求(省油、省时、舒适、经济等)从中优选出一个航行方向作为本航段的航行方向，直至到达目的点；考虑海况(风、浪、涌、流等)和主机特性(转速-油耗曲线、转速-航速曲线)，计算并记录下此剩余航段的航行时间，油耗，途经风浪等信息；步骤三：累加前三天航程的目标计算量(如：油耗，航行时间，航行费用，航段舒适度)及其对应剩余航程的目标计算量，从中选优并记录下对应的航线轨迹作为选定的规划航线，其中，本发明未具体说明的部分都可作为现有技术理解。
本发明充分考虑了气象预报的准确度问题(气象预报的前三天较准确)，避免了对欠准确数据作过分分析而作的不必要时间开销，同时对准确度较高的数据部分作充分分析避免了遗漏，既考虑了数据准确性问题同时兼顾到计算效率问题，相较于其它方法在计算准确度和计算效率方面均有不同程度的提高。
本发明陈述的最省时间航线规划算法的过程为：
步骤一：读取航次参数(出发港口、目的港口、出发时间、到达时间等)；
步骤二：读取船舶参数(长宽高等型参、排水量、油耗-航速曲线、油耗-转速曲线等)；
步骤三：读取气象预报海况信息和海图信息；
步骤四：计算出发港到目的港的恒向角方向
Figure BDA0002342597970000071
步骤五：分别在恒向方向
Figure BDA0002342597970000072
两侧以特定角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure BDA0002342597970000073
(其中0＜i≤2n，为正整数)；
步骤六：结合船舶自身特性，充分考虑气象预报的海况对船舶失速的影响，分别以恒向方向
Figure BDA0002342597970000074
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为P0，1-i(0≤i≤2n)；
步骤七：分别以步骤六所述终点坐标P0，1-i为起点，重复一遍步骤六计算得到结果后进入步骤八；
步骤八：判断航行时间是否超过72小时；若不超过，则进入步骤六；若超过，则进入步骤九；
步骤九：以72小时航行各终点P0，2-t(0＜i＜(2n+1)3)为起始点，目的港口PE为终点，计算起始点和终点之间的恒向角
Figure BDA0002342597970000078
(0＜i＜(2n+1)3)；
步骤十：在
Figure BDA0002342597970000075
方向两侧以特定角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure BDA0002342597970000076
(其中0＜j≤2n+1，为正整数)；
步骤十：结合船舶自身特性，充分考虑气象预报的海况对船舶失速的影响，分别以
Figure BDA0002342597970000077
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为Pi，j；
步骤十一：对每于确定的i,在Pi，j(0＜j≤2n+1)中选出距离航行终点最近的点作为本次优化的终点；
步骤十二：计算并保存步骤十一中对应航线的油耗、转速、舒适度等信息；
步骤十三：判断步骤十一的终点是否已靠近航行终点PE；若是，则航程结束；若否，则以步骤十一的终点为起点，重复步骤十至步骤十一的操作；
步骤十四：汇总所有航线的航行轨迹、航行时间、油耗、转速、舒适度、费用等信息，构成备选航线库；
步骤十五：根据优选变量的要求，从备选航线库中选出相应变量最符合要求的航线即为规划航线，结束。
本发明结构简单，设计合理、使用方便的一种优化航线计算方法，它采用遍历方法和贪心方法结合的方式，区别较准确气象预报数据(前三天)和欠准确气象预报数据，对前三天航程作充分遍历，对剩余航程作贪心法择优，平衡了计算准确度和计算效率之间的矛盾，获得了较理想的效果。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤一：采用遍历和贪心算法，来获取航线基本信息，形成航线数据库，该航线数据库包括航次参数信息数据、船舶参数信息数据、海况信息和海图信息参数信息数据；
步骤一中的航次参数：将前三天的航行线路作穷举遍历，每天的航线中心方向为以起始点到目的点的恒向方向，各遍历方向的集合以中心方向为中心，计算并记录下此航段的出发港口、目的港口、出发时间、到达时间、航行时间和油耗，以及途经风浪信息，形成航次参数信息数据；
步骤一中的船舶参数采用贪心法规划航线：将后三天的航线，以航次参数数据中的各遍历终点分别作为起始点，以本航程目的点作为终点，以起始点到目的点的恒向角作为中心航向，在中心航向两侧以特定的角度间隔分布航行方向，计算并记录船舶长宽高型参、排水量、油耗-航速曲线、油耗-转速曲线，以及此剩余航段的航行时间、油耗和途经风浪信息，形成船舶参数信息数据；
步骤二：计算出发港PO到目的港PE的恒向角
Figure FDA0003462986200000011
步骤三：分别在恒向角
Figure FDA0003462986200000012
方向两侧以角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure FDA0003462986200000013
步骤四：根据步骤一中的船舶参数信息数据的海况信息和海图信息参数信息数据，来计算对船舶失速的影响，分别以恒向方向
Figure FDA0003462986200000014
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为P0，1-i，其中：0≤i≤2n；
步骤五：分别以P0，1-i为起点，重复步骤四；
步骤六：判断航行时间是否超过72小时，若不超过，则进入步骤四；若航行时间超过72小时，则进入下一步骤七；
步骤七：以72小时航行各终点P0，2-i为起始点，并以目的港口PE为终点，计算起始点和终点之间的恒向角
Figure FDA0003462986200000015
其中：0＜i＜(2n+1)3；
步骤八：在
Figure FDA0003462986200000021
方向两侧以角度δ为间隔均匀散布相同数量n的恒向方向
Figure FDA0003462986200000022
步骤九：结合船舶自身特性，充分考虑气象预报的海况对船舶失速的影响，分别以
Figure FDA0003462986200000023
为航向航行24小时，计算到达终点坐标为Pi，j；
步骤十：对确定的i,在Pi，j中选出距离航行终点最近的点作为本次优化的终点，计算并保存数据，其中：0＜j≤2n+1；
步骤十一：判断步骤十中的终点是否已靠近航行终点目的港PE；若是，则航程结束；若否，则以步骤十的终点为起点，重复步骤九至步骤十的操作；
步骤十二：汇总所有航线的信息，构成备选航线库；
步骤十三：根据优选变量的要求，从备选航线库中选出相应变量最符合要求的航线，即为规划航线。
2.根据权利要求1所述的遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，其特征在于：所述步骤一航线基本信息包含航次参数、船舶参数、气象预报海况信息和海图信息。
3.根据权利要求1所述的遍历与贪心法结合的优化航线计算方法，其特征在于：所述步骤三0＜i≤2n，且为正整数，所述0°<δ<180°。
4.根据权利要求1所述一种航线计算方法，其特征在于：步骤一中的海况信息和海图信息参数：通过气象预报系统来取得此航线的预计的风向、风速、流向、浪向、流高、淹向、淹高、流向和流速信息，形成海况信息和海图信息参数数据。
5.根据权利要求1所述一种航线计算方法，其特征在于：步骤三中的船舶失速的失速值的计算公式如下：
Figure FDA0003462986200000024
其中：
Figure FDA0003462986200000031
船速变化量；V0：静水航速；z＝船长×型宽×型深；G：载重吨数；W：风速；WX：风舷角，风舷角为风向与船向的夹角；D：涌高；DX：涌舷角，涌舷角为涌向与船向的夹角；b0～b10为回归系数，其取值由失速方程回归系统表确定。
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