导读:本文包含了航线仿真论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多目标优化问题,气象导航,蚁群优化算法,油耗黑箱模型
航线仿真论文文献综述
李鹏飞[1]（2019）在《多目标船舶气象航线优化算法的研究与仿真》一文中研究指出随着世界各国之间贸易往来的日益密切,各地区间物流交往的日趋频繁,世界航运业也迅速发展壮大。船舶承载着世界贸易总量的绝大多数货物,海上运输由此变成了各国进出口商品的主要途径。尽可能地确保船舶的安全是海上行驶最基本的要求,在此基础上,经济效益也是在确定航路时所必须要考虑到的因素。为确保海上的船舶达到安全、经济、准时的航行效果。本文从船舶航行安全性、燃油消耗以及航行时间这叁方面出发,基于蚁群优化算法提出了一种智能有效的方法求解多目标船舶气象航线优化设计问题,主要的研究内容如下:首先,对多目标航线优化问题进行整体地概述。本文的创新之处主要体现在算法的改进方面,为了使蚁群算法能够快速、高效、准确地寻找到跨洋船舶的最优航线,同时更加有效地解决多目标优化问题,本文从五个方面改进了算法,下面进行简要说明:第一,改变蚂蚁移动规则,使蚂蚁在搜寻路径点时更加具有目的性;第二,优化算法中的相关参数,令算法更适用于船舶在海上的航线优化;第叁,增加新的控制因子,不断地修正航线;第四,改进信息素浓度挥发规则,使算法的寻解速度变得更快;第五,加入遗传算法里的交叉、重组、变异相关运算,改善蚁群优化算法求解多目标问题Pareto非支配解过少的状况。其次,建立船舶航线优化数学模型。在地理坐标下,对船舶运动位置推算方程进行时间离散化。同时,将航行地图栅格化,分析船舶航行过程中的静态和动态约束条件。在上述模型的基础上,对气象航线优化目标进行分析,设定优化目标函数分别对应于每个优化目标,通过对各个航线目标函数值的比较从而确定可行解间的pareto非支配关系。然后,基于实测数据搭建船舶油耗黑箱模型。该模型是以人工神经网络为框架搭建起来的,通过试验船舶的历史航行数据训练黑箱模型的参数,然后将训练好的黑箱模型用于试验船舶未来燃油消耗的预测。这其中涉及到数据的分析处理以及网络模型的构建与训练,相比于其它燃油消耗计算方法,黑箱模型法求得的数值更加准确。最后,搭建船舶气象航线优化设计实验环境并对其实验仿真结果进行分析讨论。本文通过MATLAB软件编写算法代码,利用MATLAB Coder这一模块将算法的M函数文件转化成C文件之后进一步编译链接成MEX文件,提高程序的运行效率。仿真实验分为单目标气象航线仿真和多目标船舶气象航线仿真,结合各自的优化目标,将所得结果与大圆航线展开对比,仿真结果辅证了本文所提算法的可靠性。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
祁炜,武文,郝延彪,刘诗华[2]（2019）在《预警机巡逻航线样式规划模型及仿真分析》一文中研究指出针对作战中预警机巡逻航线样式规划问题,构建了预警机巡逻航线通用化描述模型,以及以此为基础的探测覆盖面积模型;仿真分析了预警机采取不同巡逻航线样式时总探测覆盖区面积和实时探测覆盖区面积之间的关系,得出双平行线形和横8字形巡逻航线相互转换无需重新规划空域配置的结论,具有一定的实用价值.(本文来源于《空军预警学院学报》期刊2019年02期）
刘夏,欧志鹏,陈谊楠,李苑辉,陈磊[3]（2019）在《基于3种模型的航线客流预测仿真》一文中研究指出准确地预测航线的客流量,对于航空公司的运力安排、航线调整、规划发展都有着重要的作用.针对民航客流量预测具有诸多不确定性和数据不足的特点,基于某航空公司2010年—2017年北京—叁亚航线每天的客流数据,运用了随机森林预测模型、支持向量机回归模型、神经网络模型对航线数据进行了数据拟合.经验证,3个模型的平均绝对误差分别为4. 18%、6. 87%、12. 38%,其中,随机森林预测模型精度最高,效果最佳,可以用于客流预测仿真.(本文来源于《河南教育学院学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
李志平,真虹,陈继红,赵楠[4]（2018）在《港口群泊位资源共享的干支航线网络仿真》一文中研究指出基于港口群资源共享原则,建立干支航线网络模型,并通过系统仿真方法对构建模型进行数学分析。对比分析中转时间、腹地货源以及泊位资源等因素对港口群干支航线网络确立的影响,提出在信息通信技术、港口资源共享整合趋势下港口群内部干支航线网络的分配方法,建立港口群内干支航线网络时空分配模型,并通过MATLAB工具对长叁角港口群的具体情况进行仿真分析。研究结果表明:增大港口间中转时间阈值将增加非核心枢纽港的支线航线数量,港口群内干线泊位处理能力增强使得核心枢纽港的中转功能进一步巩固,非核心枢纽港腹地货物数量的增加有利于其开通主干航线;通过对改变泊位资源数量的研究发现,在港口群泊位资源利用失衡的情况下,核心枢纽港的港口投资力度需放缓,适当加快对非核心枢纽港支线泊位资源的开发,提升其支线功能,以缓解港口群内整体干、支泊位资源利用不均衡问题。(本文来源于《中国航海》期刊2018年04期）
于焯,樊玮[5]（2018）在《机场航班航线调度优化管理仿真研究》一文中研究指出飞机航线调度是航空公司组织生产计划活动的关键环节,由于问题的复杂性,是民航界着名的NP难题,合理的航线调度保障航空公司的经济效益。针对机场航班航线调度优化做出研究,首先将飞机航线调配问题进行数学建模,通过引入满足限制条件的有向无环图来定义等图,证明飞机航线调配问题与等图的路径查找问题是等价的,等图的路径查找问题即为满足特定限制条件的图的路径划分问题。随后将飞机的维护限制条件附加到等图中构造出网络状态图,根据对网络状态图的路径划分问题得到飞机航线调配问题的可行解。提出基于网络状态图的线性规划模型,设计成本最小化和飞机使用均衡求解目标函数,提出了不同于列生成方法的基于网络状态图的线性规划求解方法。使用国内某航空公司真实航班数据对提出的方法模型进行了仿真研究,仿真结果表明该方法能够得到经济合理的飞机调度方案,能够为航空公司提供决策支持。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年07期）
刘洋[6]（2016）在《基于海岸线模型的船舶航线规划算法的研究与仿真》一文中研究指出船舶作为海运的主要交通工具,正在逐步向高速化和智能化发展,其中航线规划是船舶安全航行研究中最基本最关键的问题之一。航线规划是指在海洋环境中存在障航物(包括恶劣天气影响)的情况下,依据现有的信息寻找出一条从已知起点到终点的无碰撞最短航行路线。本文顺应航线规划的发展潮流,从保证航行安全性、缩短航行距离、节能减排等角度出发,以获得最短航线为目标,结合新型智能算法设计出一种经济适用的航线规划算法。首先,作为航线规划的基础,本文介绍了航线规划的基础理论与方法。其中重点阐述了全局航线规划和气象导航的经典算法,并分析了各个算法间的优缺点。其次,全局航线规划是一种静态的规划算法,在已知起点、终点位置情况下,依据对海洋环境的先验知识规划一条无碰撞的最短航线。在本文的全局航线规划算法中,首先通过建立安全区域来减小搜索范围,提高算法执行效率;然后建立障航物最小凸包围,作为寻找安全航线所需的环境基础;接着将障航物最小凸包围的切点作为可航行点,切点间的航线距离作为权重值,应用Dijkstra算法求取最短安全航线。在安全航线的基础上本文应用离散弧法求取最短航线。在仿真实验中证明算法可以快速找出安全航线及最短航线。再次,气象导航是船舶在海上实时导航的核心,其主要依据气象数据建立气象模型,并根据实时传感器传输的海洋信息结合气象导航算法进行动态航线规划。本文主要使用滚动窗口优化算法实现气象导航功能,由于滚动窗口优化算法只参考当前时刻的环境信息,对过去及未来的环境信息均无任何先验知识,故在仿真实验中出现了因规划航线陷入局部震荡导致无法完成气象导航的问题,为此本文适当考虑历史信息,提出以局部次优子目标代替局部最优子目标的方法,从而达到全局最优的思想。利用常规滚动窗口优化算法有时虽然可以完成全局气象导航,但获得的航线并非全局最短,为此,本文创新地提出一种基于向量的多步滚动窗口优化算法,应用向量法确定船舶处于潜在转向点后,不仅考虑历史信息,还引入了对未来的适当预测,从而使获得的局部子目标满足全局航线最短的要求。然后,建立环境模型验证航线规划算法的正确性。本文中的环境模型包括基于海岸线数据的全局环境模型以及包括气象数据的气象模型两部分。针对全局环境模型,本文依据获取的241条海岸线数据信息,建立了海洋环境模型,并介绍了建模中所使用的墨卡托投影坐标系和WGS-84坐标系,以及其转换方法。针对气象模型,本文利用八邻域轮廓提取法将获取的气象数据中大于危险区域阈值部分的轮廓提取出来,构成气象模型。最后,基于海岸线模型船舶航线规划系统的研究与设计。本文从提高仿真实验效率的角度出发,建立基于MATLAB中GUI可视化程序设计模块搭建仿真平台,设计出一种单机非实时的船舶航线规划仿真系统。该系统主要由全局静态海岸线模型、动态气象模型、全局航线规划及气象导航4部分组成。该仿真系统具有界面友好、操作简单等优点,能够为仿真测试的效果提供可视化的显示信息,帮助快速分析算法的性能。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-06-01）
尤雪[7]（2015）在《北极东北航线集装箱运输经济性的仿真研究》一文中研究指出随着北极海冰的不断融化,北极航线有望全线开通,这再次激发了人类征服北极航线的欲望。2009年夏,德国布鲁格航运公司的两艘货船在没有俄罗斯破冰船破冰护航的情况下,完成了航经东北航线的全部航程。北极航线由叁条航线构成：东北航线、西北航线和穿极航线。目前东北航线是北极航线中开通前景最好的航线,因其极大地拉近了亚洲市场与欧洲市场的距离,在繁荣两大市场间的贸易方面有着巨大的经济潜力。因此,东北航线的运输经济性受到各国的高度关注。本文按照发现问题、提出问题、解决问题的思路进行。首先,介绍了东北航线运输经济性的研究背景及意义,总结了当前学者关于东北航线的研究成果,并阐述了文章所需的相关理论和概念,为文章奠定研究基础。其次,分析了东北航线各关键海区的自然状况和通航情况以及当前俄罗斯对北方海航道的管理政策和管理趋势,为后续影响因素体系的构建奠定基础。然后,设计了两条未来可能利用东北航线的航行路径,运用成本分析法分析了每条航线航运成本的构成。在此基础上,构建航运成本的影响因素指标体系,通过对各级影响因素的分析确定未来一段时间内两条航线航运成本的变化范围。最后,在前述内容的基础上,以航运总成本为指标,对两条航线的运输经济性进行了蒙特卡洛模拟。模拟发现：①每一轮模拟两条航线的航运总成本都有相对集中的分布,即航线A的航运总成本在[4100万元,4200万元]区间内出现的概率较大,航线B的航运总成本在[4000万元,4100万元]区间内出现的概率较大；②影响航线A和航线B航运总成本的主要因素为船速和燃油价格,随着东北航线海冰情况和国际燃油价格的变化,两条航线航运总成本的蒙特卡洛模拟曲线图及频率分布直方图都会随之改变。(本文来源于《大连海事大学》期刊2015-05-01）
张欢,吴军,彭芳[8]（2014）在《基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真》一文中研究指出蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将叁维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。(本文来源于《现代防御技术》期刊2014年05期）
郝志男,张韧,洪梅,葛珊珊,杨理智[9]（2014）在《基于MDFT框架的海上能源通道航线动态决策建模与仿真》一文中研究指出针对常规海上航线决策没有考虑决策选择过程的问题,引入多选择决策场理论(MDFT),构建了海上能源通道航线动态决策模型。基于信息完备、信息不确定和特殊情况等叁种情景想定,进行了海上能源通道航线规划决策及其实验仿真。结果表明,决策过程受时间压力和信息质量的制约,时间压力会制约决策质量,同时还可能引起"偏好逆转"现象,信息不确定也会导致确定性决策。该模型不仅综合考虑了海上能源通道航线选择时需关注的各类要素,且模型参数可动态调整,进而能合理模拟真实的海上状况和决策过程。(本文来源于《指挥控制与仿真》期刊2014年05期）
孙成志,丁德文,刘大刚[10]（2014）在《基于安全航线的海洋水文气象保障辅助决策仿真》一文中研究指出提出一种动态水文气象环境信息显示系统.使用气象、海洋预报服务部门提供的相关信息,在电脑上动态显示舰船24 h和48 h所能达到海区的各种水文气象要素信息.根据对所关心舰船在不同水文气象条件下航行安全性的统计,使用风险分析理论和技术,可对所关心舰船2天内可能到达目标海区航线的安全性进行客观、定量地仿真评价,可为指挥人员选择最为适当的舰船出航,提供科学决策的重要依据.(本文来源于《大连海事大学学报》期刊2014年02期）
航线仿真论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对作战中预警机巡逻航线样式规划问题,构建了预警机巡逻航线通用化描述模型,以及以此为基础的探测覆盖面积模型;仿真分析了预警机采取不同巡逻航线样式时总探测覆盖区面积和实时探测覆盖区面积之间的关系,得出双平行线形和横8字形巡逻航线相互转换无需重新规划空域配置的结论,具有一定的实用价值.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
航线仿真论文参考文献
[1].李鹏飞.多目标船舶气象航线优化算法的研究与仿真[D].吉林大学.2019
[2].祁炜,武文,郝延彪,刘诗华.预警机巡逻航线样式规划模型及仿真分析[J].空军预警学院学报.2019
[3].刘夏,欧志鹏,陈谊楠,李苑辉,陈磊.基于3种模型的航线客流预测仿真[J].河南教育学院学报(自然科学版).2019
[4].李志平,真虹,陈继红,赵楠.港口群泊位资源共享的干支航线网络仿真[J].中国航海.2018
[5].于焯,樊玮.机场航班航线调度优化管理仿真研究[J].计算机仿真.2018
[6].刘洋.基于海岸线模型的船舶航线规划算法的研究与仿真[D].吉林大学.2016
[7].尤雪.北极东北航线集装箱运输经济性的仿真研究[D].大连海事大学.2015
[8].张欢,吴军,彭芳.基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真[J].现代防御技术.2014
[9].郝志男,张韧,洪梅,葛珊珊,杨理智.基于MDFT框架的海上能源通道航线动态决策建模与仿真[J].指挥控制与仿真.2014
[10].孙成志,丁德文,刘大刚.基于安全航线的海洋水文气象保障辅助决策仿真[J].大连海事大学学报.2014