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      基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化

      2023-11-24 09:33:40臧繼明
      艦船科學(xué)技術(shù) 2023年18期
      關(guān)鍵詞:海況知識(shí)庫(kù)航行

      臧繼明

      (江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院 航海技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 211170)

      0 引 言

      船舶在不同海域航行時(shí),受風(fēng)浪、能見(jiàn)度等眾多因素影響[1],采用固定航線航行時(shí),容易由于環(huán)境因素影響船舶的航行安全[2]。為了保障船舶順利、安全到達(dá)目的地,需要制定科學(xué)、合理的航線,滿足船舶的安全航行需求[3]。如何獲取船舶的最優(yōu)航行路線,是海洋領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)指利用軟件、網(wǎng)絡(luò)等手段采集數(shù)據(jù),以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從中挖掘有用數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果驅(qū)動(dòng)不同應(yīng)用順利進(jìn)行的重要方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析、評(píng)估與利用,為船舶航行優(yōu)化等應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)與評(píng)估結(jié)果[4],為海洋等不同領(lǐng)域應(yīng)用提供優(yōu)化策略。將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法應(yīng)用于船舶航線優(yōu)化中,具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

      目前已有眾多學(xué)者針對(duì)船舶航線規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行研究。黃佳佳等[5]考慮化學(xué)品船舶航行的特殊性,設(shè)置了貨艙禁止更換的約束條件,構(gòu)建化學(xué)品船航線規(guī)劃的線性規(guī)劃模型,通過(guò)模型求解獲取化學(xué)品船的航線規(guī)劃結(jié)果。該方法滿足帶貨艙船舶規(guī)劃需求,令化學(xué)品船通過(guò)航線規(guī)劃結(jié)果,獲取最大利潤(rùn)。吳恭興等[6]對(duì)船舶航線規(guī)劃時(shí),充分考慮了氣象變化對(duì)船舶航行的影響,設(shè)置氣象參數(shù)作為船舶航行規(guī)劃的路徑代價(jià)函數(shù),利用啟發(fā)式函數(shù)獲取規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的航線。該方法有效避開(kāi)高風(fēng)險(xiǎn)的危險(xiǎn)海域,實(shí)現(xiàn)船舶航線參數(shù)的有效規(guī)劃。以上方法雖然可以有效規(guī)劃船舶航線,但是存在運(yùn)算過(guò)程過(guò)于復(fù)雜,影響船舶規(guī)劃實(shí)時(shí)性的缺陷。針對(duì)以上方法在航線規(guī)劃中存在的問(wèn)題,研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航線實(shí)時(shí)優(yōu)化方法。利用數(shù)據(jù)挖掘方法聚類處理影響船舶航行的相關(guān)數(shù)據(jù),利用聚類結(jié)果驅(qū)動(dòng)航線優(yōu)化應(yīng)用。采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法獲取的航線優(yōu)化結(jié)果,保障所生成的航線滿足船舶航行的實(shí)際需求。

      1 船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化

      1.1 船舶航線優(yōu)化總體結(jié)構(gòu)

      船舶航行前確定航線時(shí),需要明確船舶航行區(qū)域海況?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化流程如圖1所示。

      圖1 船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化流程圖Fig.1 Flow chart of real-time optimization of ship routes

      可以看出,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法構(gòu)建海況知識(shí)庫(kù)。依據(jù)海況知識(shí)庫(kù)內(nèi)的海況信息與轉(zhuǎn)向點(diǎn),將船舶航線劃分為不同航段,是航線優(yōu)化的前提。利用海況知識(shí)庫(kù)與轉(zhuǎn)向點(diǎn)信息構(gòu)建航線分段模型,將航線轉(zhuǎn)向點(diǎn)信息、海況預(yù)報(bào)信息等信息輸入分段模型中,識(shí)別船舶航行海況,將航線劃分為不同的航段。確定船舶航行的航段后,輸入航程、航行參數(shù)、航速等信息,利用航線實(shí)時(shí)優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)航線的實(shí)時(shí)優(yōu)化。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法定期更新航線的海況信息,根據(jù)海況信息更新結(jié)果實(shí)時(shí)優(yōu)化船舶航線。

      1.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的船舶航線海況數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建

      利用海量的海況數(shù)據(jù),構(gòu)建船舶航線優(yōu)化的海況知識(shí)庫(kù)。提取船舶目標(biāo)航線所在海域,船舶定航線航行的歷史數(shù)據(jù);利用天氣預(yù)報(bào)中心下載航線所在海域的風(fēng)速、風(fēng)向、波高等數(shù)據(jù)[7];利用計(jì)程儀獲取船舶航行的歷史流速、流向等數(shù)據(jù);利用GPS 系統(tǒng)采集船舶的對(duì)地航速與航行矢量等數(shù)據(jù)。依據(jù)時(shí)間序列,整理所采集的船舶航行相關(guān)的海況數(shù)據(jù),構(gòu)建海況數(shù)據(jù)庫(kù)。為了明確待優(yōu)化船舶航線的海況類別,將所構(gòu)建的船舶航線海況知識(shí)庫(kù),作為確定海況的訓(xùn)練樣本。依據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,利用K-means 聚類算法,對(duì)船舶航行海況數(shù)據(jù)聚類構(gòu)建海況知識(shí)庫(kù)。海況知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建過(guò)程如下:

      步驟1 從采集的海量海況數(shù)據(jù)中,隨機(jī)選取K個(gè)海況數(shù)據(jù),作為構(gòu)建海況知識(shí)庫(kù)的聚類中心ci。

      步驟2 計(jì)算聚類中心ci與海況樣本xi之間的距離,確定與聚類中心距離最近的海況數(shù)據(jù),將樣本xi與聚類中心ci劃分為相同類別。二者距離為:

      式中,j表示海況樣本xi的特征屬性。

      步驟3 選取某海況類別中,全部海況樣本的中心點(diǎn),作為海況知識(shí)庫(kù)聚類的新聚類中心,新聚類中心的表達(dá)式為:

      步驟4 重復(fù)以上過(guò)程,設(shè)置算法終止的收斂函數(shù)計(jì)算公式為:

      重復(fù)運(yùn)算直至收斂函數(shù)和聚類中心固定時(shí),結(jié)束聚類,否則轉(zhuǎn)至步驟2 繼續(xù)計(jì)算。

      通過(guò)以上過(guò)程,利用聚類結(jié)果構(gòu)建海況知識(shí)庫(kù)。根據(jù)海況知識(shí)庫(kù)內(nèi)的船舶航線信息與航線轉(zhuǎn)向點(diǎn)信息,將船舶航線劃分為不同航段。

      1.3 構(gòu)建船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化模型

      依據(jù)船舶航線的航段劃分結(jié)果,對(duì)不同航段的船舶航線進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化。選取船舶航行的總時(shí)間最短以及總油耗最低,作為船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù),船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為:

      式中:G與T分別表示船舶航行的總油耗以及總航行時(shí)間,g(vi)與di分別表示船舶主機(jī)每日油耗以及第i段航線的距離,v1與v2分別表示第i段航線的對(duì)地航速以及對(duì)水航速,N與f(ξ)分別表示船舶航線的航段總數(shù)以及懲罰函數(shù)。

      船舶對(duì)水航速與對(duì)地航速間的關(guān)系表達(dá)式為:

      式中, ?vi表示船舶在航段i的航速損失。

      船舶航行時(shí),受海況影響,容易出現(xiàn)失速情況。受風(fēng)浪波動(dòng)影響,主機(jī)固定,航速較低時(shí),航速變化為自然失速。船舶受風(fēng)浪影響時(shí),為了避免出現(xiàn)危險(xiǎn),需要有意減速。不同類型的航速變化,均可能導(dǎo)致船舶航行出現(xiàn)速度損失。船舶航行時(shí)的速度損失表達(dá)式為:

      式中: α 與 β分別表示方向衰減系數(shù)與速度衰減系數(shù),δ表示船舶型號(hào)。

      船舶主機(jī)油耗的計(jì)算公式為:

      式中,a、b、c、d均為擬合系數(shù)。

      為了使船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化過(guò)程更加符合船舶航行的實(shí)際海況,為航線實(shí)時(shí)優(yōu)化模型設(shè)置如下約束條件:

      1)船舶的實(shí)際航速v,需要低于船舶的額定航速(vmin,vmax),該約束條件的表達(dá)式如下:

      2)船舶航線優(yōu)化的轉(zhuǎn)向點(diǎn)位置,需要與船舶航線圓航段的固定距離h垂直,約束表達(dá)式為:

      式中,△di表示船舶航線優(yōu)化點(diǎn)i與基準(zhǔn)點(diǎn)的間距。

      1.4 船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化模型求解

      式中: ? 與 φ 分別表示啟發(fā)因子與期望因子,allowed與 ηik(t)分別表示螞蟻可選取的全部船舶航行轉(zhuǎn)向點(diǎn)以及啟發(fā)函數(shù)。

      蟻群算法通過(guò)迭代確定最短搜索路徑后,更新船舶航線轉(zhuǎn)向點(diǎn)之間的信息素。信息素更新公式為:

      式中, ?τki j(t) 與 ρ 分別表示螞蟻在i與j之間的信息素增量以及揮發(fā)系數(shù)。

      利用該算法求解船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化模型時(shí),無(wú)需更新全部螞蟻對(duì)模型求解的信息素,僅需更新部分具有最優(yōu)路徑的螞蟻信息素,保證了航線實(shí)時(shí)優(yōu)化的運(yùn)算效率。

      2 性能測(cè)試與分析

      為了驗(yàn)證所研究的船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化性能,選取某海域某船舶的某航線作為優(yōu)化目標(biāo)。待優(yōu)化船舶航線的目標(biāo)船舶的參數(shù)設(shè)置如表1 所示。

      表1 船舶參數(shù)設(shè)置Tab.1 Ship parameter settings

      本文方法選取數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法構(gòu)建船舶航線的海況數(shù)據(jù)庫(kù)。船舶航線在不同海況時(shí),海況數(shù)據(jù)庫(kù)聚類結(jié)果如表2 所示。可以看出,采用本文方法通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,獲取船舶航線的海況數(shù)據(jù)。利用船舶航線的海況數(shù)據(jù),將航線劃分為不同的航段。

      表2 海況知識(shí)庫(kù)聚類結(jié)果Tab.2 Clustering results of sea state category knowledge base

      依據(jù)航線的航段劃分結(jié)果,采用本文方法對(duì)船舶航線進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果如圖2 所示??梢钥闯?,采用本文方法可以對(duì)船舶航線進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化。本文方法考慮了不同海況對(duì)船舶航行的影響,令航線優(yōu)化結(jié)果更加滿足船舶航行的實(shí)際需求。

      圖2 船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化結(jié)果Fig.2 Real-time optimization results of ship routes

      為了進(jìn)一步衡量本文方法的船舶航線實(shí)時(shí)優(yōu)化性能,統(tǒng)計(jì)采用本文方法對(duì)船舶航線進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化,優(yōu)化前與優(yōu)化后船舶的航行時(shí)間以及船舶航行的主機(jī)總油耗變化,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3 和圖4 所示??梢钥闯?,本文方法可以依據(jù)海況變化,對(duì)船舶航線進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化。本文方法優(yōu)化后的船舶航行時(shí)間與主機(jī)總油耗均低于優(yōu)化前,驗(yàn)證本文方法的航線優(yōu)化性能。圖3 和圖4 的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,從船舶的航行總時(shí)間和主機(jī)總油耗2 個(gè)方向,全面驗(yàn)證本文方法具有的航線優(yōu)化性能,本文方法為船舶的可靠運(yùn)行提供了良好的基礎(chǔ)。

      圖3 船舶航行時(shí)間Fig.3 Total sailing time of ships

      圖4 船舶主機(jī)總油耗Fig.4 Total fuel consumption of ship main engine

      3 結(jié) 語(yǔ)

      數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法是智能算法中的重要技術(shù),利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,確定影響船舶航線優(yōu)化結(jié)果的海況數(shù)據(jù)。利用船舶海況數(shù)據(jù)聚類結(jié)果,構(gòu)建船舶航行優(yōu)化模型,獲取科學(xué)、合理的、具有較高安全性的船舶航行路線。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,采用該方法獲取的船舶航行優(yōu)化結(jié)果,船舶主機(jī)油耗低,降低了航行總時(shí)間,具有較高的實(shí)用性,適用于不同海況下的船舶航線優(yōu)化。

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