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公开(公告)号：CN114037252B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111305614.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/126
Abstract: 本发明提出了一种求解船舶交通组织与调度问题的自适应启发式算法，包括建立以最小化船舶进出港总时间为目标的单向航道船舶交通组织与调度数学模型；获取黄骅港综合港区船舶基础信息、泊位信息、锚地信息；采用一种自适应启发式算法(AHA)来求解此模型。在AHA中，遗传算法被当作基本的优化模型，迭代过程中利用Q‑learning自适应调整船舶编号与进出港方向相匹配的交叉和变异算子。考虑算法会陷入局部最优解，本发明引入模拟退火算法对遗传操作后的部分优秀个体进行退火操作。本发明方法在保证安全前提下，显著缩短船舶进出港总时间，提高单向通航港口船舶调度效率，同时该方法为港口船舶交通组织与调度优化提供一种新工具，弥补现有船舶交通组织优化方法的不足。
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公开(公告)号：CN115167404B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210730090.4
申请日：2022-06-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种基于迁移强化学习的海上自主水面船舶避碰决策方法，包括：获取船舶航行状态及周围环境信息；基于船舶航行状态和《规则》进行船舶会遇场景划分，确定各会遇态势下的船舶推荐避让行为；考虑国际海上避碰规则与良好船艺的制约，引入碰撞危险度概念设计奖励函数，构建基于深度强化学习的船舶自主避碰决策模型；重复训练构建的模型，构建船舶避碰任务集，提出船舶避碰任务的相似度和复杂度度量模型，进行源任务筛选；通过源任务的选择和特征函数提取进行知识的获取，引入知识迁移方法加速目标任务中船舶智能体的训练，在保证避碰安全性的基础上优化决策的实时性。本发明能够有效提升船舶在复杂航行环境中的避碰决策的安全性和实时性。
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公开(公告)号：CN115713148A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211394453.8
申请日：2022-11-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06N3/006 , G08G3/00
Abstract: 本发明提供一种基于改进多目标帝国竞争算法的船舶交通组织优化方法，涉及港口船舶交通组织优化技术领域。主要包括：首先，根据设计的基于船舶总等待和总调度时间的多目标船舶序列成本函数进行初始帝国构建；接着，设计自适应船舶安全时距革命算子进行殖民地的革命操作，模拟殖民地非预期的变化；然后，设计多目标离散型阈值划分策略自适应选取裂变对象，进行裂变操作。本发明为求解船舶交通组织优化问题提供一种新方法，能够解决现有单纯使用帝国竞争算法求解船舶交通调度方案时的易早熟，优化容易陷入局部最优的问题，具有提高船舶进出港作业效率的积极效果。
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公开(公告)号：CN115713121A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211494570.1
申请日：2022-11-25
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06N7/01 , G06F30/27 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于本体与贝叶斯网络的无人船态势认知与决策方法，方法包括：分析无人驾驶船舶航行场景要素和态势感知信息构成以及之间的关联属性；基于本体论构建航行态势认知概念模型；结合航行态势感知数据对本体航行态势认知概念模型实例化；分析本体与贝叶斯网络结构，将本体owl语言转换为贝叶斯网络；利用转换后的贝叶斯网络结合当前航行场景进行行为决策推理。本发明可以充分利用本体知识模型整合驾驶先验信息的能力解决多源异构信息表达不充分的问题，并运用贝叶斯网络实现考虑不确定信息的决策推理，提高复杂航行场景下无人驾驶船舶行为决策的准确性。
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公开(公告)号：CN115545293A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211193969.6
申请日：2022-09-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构船舶航运数据的船舶轨迹预测方法，包括：对多源异构船舶航运数据进行数据完整性分析、时空轨迹同步以及船舶轨迹提取；基于船舶轨迹状态构建三级轨迹缓存，并设计增量式轨迹状态挖掘算法，学习预测模型特征参数并实现船舶运动规律挖掘；利用挖掘规律构建船舶轨迹预测算法，输出预测船舶轨迹以及概率。本发明充分利用多源异构船舶航运数据信息互补优势，同时兼顾预测结果的可解释性，通过设计轨迹提取框架、增量式轨迹状态挖掘算法、轨迹预测算法等关键技术，实现港口水域中长期期序列的船舶轨迹预测，从而提前对船舶进行安全预警，指导驾驶员提前做出避障等安全驾驶行为，保障船舶的航行安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113849909A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111101192.1
申请日：2021-09-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态博弈的海上自主水面船舶避让行为决策方法，包括：获取周围环境及船舶信息，构建博弈参与船舶集合，基于所述周围环境及船舶信息分析航行会遇态势；基于船舶操纵性、船舶类型、船舶航行状态以及不同局势下船舶间的避让关系确定避让行动优先级；根据所述船舶驾驶认知实践构建可供参与船舶选择的行动集合；计算参与船舶收益函数，并结合模糊理论构建每个收益类别的隶属度函数，所述收益函数类别包括衡量船舶航行安全距离的安全性收益、衡量船舶能源消耗的经济性收益以及衡量避让策略合规性的社会性收益；构建避碰博弈树，并基于逆向归纳算法求解船舶最优的避碰行动序列。本发明能够有效提升船舶在复杂航行环境中的避碰能力。
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公开(公告)号：CN113240234A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110363549.7
申请日：2021-04-02
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种面向煤炭港口装船作业的装船设备分配与船舶交通组织协调优化方法，包括：根据煤炭港口船舶交通组织属性建立船舶交通组织协调优化模型；根据港口和船舶的基本信息、采用基于启发式筛选规则的多目标遗传算法对船舶交通组织协调优化模型进行求解获得优化后的交通组织方案。该方法能够缩短所有船舶占用航道资源的总时间以及所有船舶等待的总时间，也能够在合理分配装船设备的前提下安全高效地安排船舶进出港；方法的应用可以保障船舶安全进出港，同时，确定皮带运输煤炭的时间可以在一定程度上提高船舶预计离港时间的准确性，对合理安排船舶进出港计划以及提高港口的转运效率具有重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN111881563A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010694010.5
申请日：2020-07-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明涉及一种限制性双向航道船舶交通组织优化方法，包括：根据限制性双向航道特殊通航规则，建立限制性双向航道船舶交通组织多目标优化模型，包括建立用于保证船舶在港航行过程流畅性的船舶预航行准备模型、用于满足限制性双向航道通航模式可变性的限制性/单向通航模式转换模型、用于保证船舶在限制性单向航段单向航行的限制性单/双向通航模式转换模型、用于保证船舶在限制性航路风险点处安全航行的交通冲突消解模型；建立多目标进化模型；实例化所述多目标进化模型，得到限制性双向航道船舶交通组织优化方案。本发明可用于辅助港口相关部门制定限制性双向航道船舶交通组织优化方案，提高港口船舶进出港作业的安全性和效率性。
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公开(公告)号：CN119719338A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411791333.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/334 , G06F16/35 , G06F16/387 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种考虑场景特征的船舶航行规则自主解释方法，包括：设计通航规则文本标注方法，标注场景特征以及操作属性；设计基于语义解析的通航规则自动化解释方法，利用命名实体识别和语义角色标注模型解析通航规则文本，提取航海场景信息和对应的船舶操作规则，建立场景与通航规则之间的映射关系，生成船舶通航规则的逻辑三元组集合；构建船舶航行规则知识图谱，动态关联船舶航行场景与操作规则，将文本化的通航规则转换结构化语义的情境解释。本发明实现了船舶航行规则的理解与阐释，超越了单纯的命名实体识别层面，深入至场景化应用的实践维度，强调逻辑链条为场景约束—操作规则的完整性，为港口交通管理和船舶航行安全提供智能化支持。
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公开(公告)号：CN118334908A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410492604.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G08G3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于目标评价学习的智能船通航密集区避碰决策方法，包括：对马尔可夫决策过程中的常规元组进行扩充构建用于目标导向下智能船在通航密集区的避碰决策模型；基于事后经验回放思想，建立智能船在通航密集区下避碰决策的目标评价学习算法对避碰决策模型进行训练，使得智能船舶能够在通航密集区域进行决策输出。本发明通过将智能船在通航密集区域的决策过程转化为目标导向的学习模型，为船舶在复杂海上环境中的安全航行提供了更为可靠、智能的技术支持。
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