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基于CBR方法的船舶避碰决策支持模型的研究的综述报告
随着船舶交通的增加，船舶避碰问题越来越严重。为了减少避碰事故的发生，必须建立一套合理有效的决策支持系统。基于CBR方法的船舶避碰决策支持模型是一种新的研究方向，本文将对其进行综述。
CBR方法（Case-basedreasoning）是一种基于经验的推理方法，它通过案例中的经验来解决新问题。CBR方法的基本思想是：根据之前已经解决的类似问题的经验，来帮助解决当前的问题。在船舶避碰决策方面，CBR方法可以利用之前的避碰案例来辅助当前的决策。
CBR方法的船舶避碰决策支持模型包括四个主要的组成部分：案例库、相似度度量、重用和修正。首先，建立一个包括各种类型避碰情况的案例库，包括具体的情景和最终的解决方案。其次，通过相似度度量，将当前情况与案例库中的情况进行比较，找到最相似的案例。接着，在重用阶段，模型将从案例中提取出可用的解决方案，并将其应用到当前问题中。最后，如果解决方案无法直接应用到当前情境中，则需要进行修正。
使用CBR方法的船舶避碰决策支持模型具有如下的优点：
1.通过借鉴之前的避碰经验，能够更快地做出决策，降低决策时间和风险。
2.精度高。由于模型根据历史案例进行决策，所以能够减少人类因素、避免人为判断带来的误差。
3.高效性。模型能够大大提高船长的决策速度，并避免出现错误决策导致的灾难后果。
除了以上优点之外，CBR方法的船舶避碰决策支持模型还需要考虑以下几个方面：
1.实时性。尤其是在紧急情况下，避碰决策需要及时响应，过长的决策时间会对船舶安全带来影响。
2.案例库的更新。由于船舶避碰情况的多样性，模型的案例库需要不定期更新以提高精度。
3.构建成本。建立CBR方法的船舶避碰决策支持模型需要大量的案例数据收集、存储和处理，成本较高。
4.模型的智能性。当前的模型无法自我学习和优化，需要人员不定期的维护和更新。
综上所述，基于CBR方法的船舶避碰决策支持模型是一种有效的船舶避碰决策方法。但是，该模型在实际使用中还需要进一步完善，并与其他船舶避碰决策方法相互结合。希望未来能够有更多的学者研究这种新的决策方法，并通过实验验证其实用性。