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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110160526A(43)申请公布日2019.08.23(21)申请号201910326728.6(22)申请日2019.04.23(71)申请人北京海兰信数据科技股份有限公司地址100089北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦C座1902室(72)发明人文婷段泽覃善兴郭安康杨凌波(74)专利代理机构北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙)11504代理人王鸿远(51)Int.Cl.G01C21/20(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称基于遗传算法的时间最短航线规划方法、燃油量最小航线规划方法、成本最低航线规划方法(57)摘要本发明涉及一种基于遗传算法的时间最短航线规划方法、燃油量最小航线规划方法、成本最低航线规划方法,时间最短航线规划方法,包括:构建船舶航线目标函数模型和船舶航线约束条件;对航线的航路点信息、航路点之间各个航路段的航速进行实值编码,生成染色个体,形成初始航线航速群体;计算各染色个体的船舶航线目标函数值,并计算各染色个体的适应度;根据适应度对各染色个体进行选择、配对、交叉和变异运算,形成次遗传航线航速群体;计算次遗传航线航速群体的船舶航线目标函数值,并以次遗传航线航速群体为下一轮的初始航线航速群体,重复以上步骤,直到计算出时间最短航线,该方法能够根据实际气象条件和航行需求完成航线航速设计。CN110160526ACN110160526A权利要求书1/3页1.一种基于遗传算法的时间最短航线规划方法,其特征在于,包括:S110,基于航线的航路点、航路点之间各个航路段的航速构建船舶航线实际航行时间目标函数模型,基于航线的危险区航行时间构建船舶航线约束条件;S120,对航线的航路点信息、航路点之间各个航路段的航速进行实值编码,一条航线的航路点信息以及航路点之间各个航路段的航速组成一条染色个体,根据航路点信息以及航路点之间各个航路段的航速选取多条染色个体,合成初始航线航速群体;S130,计算初始航线航速群体中各染色个体的船舶航线实际航行时间目标函数值,并根据船舶航线实际航行时间目标函数值和船舶航线约束条件计算初始航线航速群体的适应度;S140,根据初始航线航速群体的适应度对初始航线航速群体进行选择,组建遗传航线航速群体;S150,对该遗传航线航速群体进行配对,生成遗传配对航线航速群体,对遗传配对航线航速群体进行交叉,得到遗传交叉航线航速群体,对遗传交叉航线航速群体进行变异,形成次遗传航线航速群体;S160,计算次遗传航线航速群体中各染色个体的船舶航线实际航行时间目标函数值,并以次遗传航线航速群体为下一轮的初始航线航速群体,重复步骤S130至步骤S150,直到计算出满足船舶航线约束条件的实际航行时间最短的航线。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的时间最短航线规划方法,其特征在于,对遗传交叉航线航速群体进行变异,形成次遗传航线航速群体之后,还包括:对次遗传航线航速群体进行重插入,形成重插入航线航速群体。3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的时间最短航线规划方法,其特征在于,根据船舶航线目标函数值计算初始航线航速群体的适应度,具体实现如下:通过船舶航线目标函数值-适应度映射表根据船舶航线目标函数值获取初始航线航速群体的适应度。4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的时间最短航线规划方法,其特征在于,船舶航线约束条件为航线的危险区航行时间为0,船舶航线实际航行时间目标函数模型如下:其中,JT(r)为航行时间目标值,Talarm为危险区航行时间,Tvoyage为航行总时间。5.一种基于遗传算法的燃油总量最小航线规划方法,其特征在于,包括:S210,基于航线的航路点、航路点之间各个航路段的航速构建船舶航线实际航行燃油总量目标函数模型,基于航线的危险区航行时间构建船舶航线约束条件;S220,对航线的航路点信息、航路点之间各个航路段的航速进行实值编码,一条航线的航路点信息以及航路点之间各个航路段的航速组成一条染色个体,根据航路点信息以及航路点之间各个航路段的航速选取多条染色个体,合成初始航线航速群体;S230,计算初始航线航速群体中各染色个体的船舶航线实际航行燃油总量目标函数值,并根据船舶航线实际航行燃油总量目标函数值和船舶航线约束条件计算初始航线航速群体的适应度;S240,根据初始航线航速群体的适应度对初始航线航速群体进行选择,组建遗传航线2CN110160526A权利要求书2/3页航速群体;S250,对该遗传航线航速群体进行配对,生成遗传配对航线航速群体,对遗传配对航线航速群体进行交叉,得到遗传交叉航线航速群体,对遗传交叉航线航速群体进行变异,形成次遗传航线航速群体;S260,计算次遗传航线航速群体中各染色个体的船