智能融合算法反转变异策略优化远洋气象航线OA
针对传统启发式算法在求解船舶远洋气象航线规划时,存在收敛速度迟缓易陷入局部最优、性能高度依赖参数设置的问题,构建了基于智能优化算法改进的航线规划框架。通过融合遗传、蚁群与模拟退火算法的优势,提出反转变异与信息素融合变异策略,并设计基于适应度的横向动态调整与基于模拟退火的纵向动态调整遗传概率机制,该策略提升了算法的全局寻优能力与收敛效率。仿真对比试验表明,相较于传统算法,融合算法路径长度缩短11.7%~36.7%,航行时间减少12.2%~37.4%,验证了其在复杂气象环境下的优化效能。
王亚森;张潇涵;周家琛;张韦哲
中国船舶及海洋工程设计研究院电气设计部,上海200011中国船舶及海洋工程设计研究院电气设计部,上海200011中国船舶及海洋工程设计研究院科研项目管理部,上海200011吉林大学电子科学与工程学院,长春130012
信息技术与安全科学
路径规划气象航线遗传算法蚁群算法
《吉林大学学报(信息科学版)》 2026 (4)
P.916-924,9
中国船舶航海保障技术实验室开发基金资助项目(2023010302)海洋防务技术创新中心创新基金资助项目(JJ-2022-702-01)。
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