改进分布式遗传算法的多目标无人船避碰路径规划方法

    公开(公告)号:CN111338356A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010262916.X

    申请日:2020-04-07

    Abstract: 本发明涉及的一种改进分布式遗传算法的多目标无人船避碰路径规划方法。本发明包括如下步骤:(1)障碍物位置的获取与无人艇位置姿态的获取;(2)计算无人艇的碰撞危险度;(3)基于改进分布式遗传算法的多目标无人船避碰路径规划。本发明完成了船舶通过收集并分析障碍物信息,到制定避碰对策,完成对障碍物的躲避的一系列过程,有效提升了船舶避障的智能化,减少了操控人员的工作量。

    一种基于改进的BP神经网络船舶碰撞危险度估算方法

    公开(公告)号:CN111553562A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010262928.2

    申请日:2020-04-07

    Abstract: 本发明涉及的是一种基于改进BP神经网络的船舶碰撞危险度估算方法,包括(1)对传统BP神经网络进行改进;(2)建立船舶碰撞危险度估算模型;(3)估算船舶碰撞危险度。本发明完成了传统BP神经网络数学模型的建立,一方面方便在其数学模型的基础上对其进行改进,另一方面方便将传统BP神经网络数学模型与改进BP神经网络数学模型进行对比;本发明提出了一种自适应学习速率算法,并最大限度地优化了每个节点的学习速率,进一步提高网络的收敛速度。本发明为了防止网络在迭代学习过程中陷入局部最小,无法收敛到要求的误差范围,使用最小动量项法对网络进行优化。

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