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        基于魚群算法的船舶避淺航線設(shè)計

        2019-10-30 01:26:46趙延鵬張超越
        中國航海 2019年3期
        關(guān)鍵詞:淺灘海圖魚群

        陳 曉, 戴 冉, 趙延鵬, 張超越

        (大連海事大學(xué) 航海學(xué)院, 遼寧 大連 116026)

        船舶擱淺事故是船舶在海上的常發(fā)事故之一,現(xiàn)階段對于船舶避淺大部分的研究處于擱淺事故概率的計算,主要采用的分析方式是基于事故樹模型[1],并在此基礎(chǔ)上引入模糊原理[2]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[3]等方法不斷地修正擱淺概率模型,以及采用設(shè)置警戒區(qū)域的方式對可能會擱淺的船舶進行報警處理[4]。上述方法多處于理論研究階段,雖然能夠分析發(fā)生擱淺事故概率,但是對于如何避淺的研究還不夠深入。船舶交通服務(wù)(Vessel Traffic Services,VTS)[5]作為海上交通安全保障的重要機構(gòu),主要的職責(zé)是保障船舶航行安全,根據(jù)其完善的法律法規(guī)和相關(guān)航行管理規(guī)范,基于豐富的交通情況數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),能夠做出正確、有效的決策判斷。[6]目前,VTS值班員主要是根據(jù)自身的經(jīng)驗判斷,指導(dǎo)危險水域的船舶航行,這種方式不但增加值班員的工作量,而且對值班員自身的素質(zhì)有較強的依賴性。因此,研究智能算法,規(guī)劃船舶避淺航線,為值班員的決策提供理論依據(jù)是具有一定現(xiàn)實意義的。

        為實現(xiàn)相關(guān)危險區(qū)域和水深點信息的呈現(xiàn),利用柵格法,對船舶航行區(qū)域進行格柵處理,并在此基礎(chǔ)上,以轉(zhuǎn)向角度和轉(zhuǎn)向點數(shù)量作為約束條件,對可能發(fā)生擱淺的船舶規(guī)劃新的航線,從而達到船舶避淺的目的。

        1 海圖模型建立

        對于船舶航行的淺灘水域,不能直接使用其中危險區(qū)域的信息,需要對相關(guān)信息建立模型。利用格柵化的方法,提取淺灘區(qū)域的信息,在生成的格柵圖中規(guī)劃船舶的避淺航線。

        1.1 柵格法

        柵格法[7]是20世紀(jì)60年代提出的一種對地圖的處理方法,柵格法將地圖環(huán)境分解為一系列具有二值信息的網(wǎng)絡(luò)單元格,環(huán)境中的障礙區(qū)域在整個規(guī)劃的過程中位置和大小不發(fā)生改變。利用尺寸相同的柵格對二維的環(huán)境空間進行劃分,柵格的大小自定,對于不含任何障礙物的柵格稱為自由柵格,反之稱為障礙柵格。[8]

        1.2 柵格海圖構(gòu)建

        首先對所選海圖內(nèi)的淺灘區(qū)域進行擴展,設(shè)置安全距離h。h的設(shè)置原則:

        1) 安全區(qū)域外的水深滿足船舶的吃水要求。

        2) 根據(jù)船舶的操作性能,船舶在做轉(zhuǎn)向操作時,船體不會觸及安全距離的邊界。把已擴展的區(qū)域定義為安全區(qū)域,見圖1。在航線的重新規(guī)劃中,即使靠近已擴展的淺灘區(qū)域,也能保障重新規(guī)劃后的航線符合安全操作的要求。

        基于淺灘區(qū)域擴展后的海圖,假設(shè)所截取的海圖環(huán)境為E,對于不滿一個柵格的不可航行區(qū)域算一個柵格,建立數(shù)學(xué)模型為

        E={gij|gij=0或1,i∈L/b,j∈W/b}

        (1)

        式(1)中:L為截取海圖的最大長度;W為截取海圖的最大寬度;b為柵格的長寬尺度;gij=0為可航行區(qū)域;gij=1為淺灘或危險區(qū)域。利用MATLAB軟件對截取海圖上的區(qū)域進行仿真,得到格柵化海圖示意見圖2。圖2中:黑色區(qū)域為障礙柵格,即不可航行的淺灘區(qū)域;空白區(qū)域為自由柵格,即可航行的安全區(qū)域。

        圖1 擴展安全區(qū)域示意

        圖2 格柵化海圖示意

        2 航線規(guī)劃數(shù)學(xué)建模

        避淺航線規(guī)劃的目的是避開淺灘,使船舶回歸到計劃航線。在避開淺灘的整個過程中要盡可能地使航行路徑最短、轉(zhuǎn)向點數(shù)目最少,并且以航道作為避淺航線的范圍標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合船舶的實際航行情況,考慮船舶航向的變化,對船舶的轉(zhuǎn)向角度和轉(zhuǎn)向點的數(shù)目進行數(shù)學(xué)約束,并建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。[9]設(shè)規(guī)劃后航線的轉(zhuǎn)向點序列為(P1,P2,P3,…,Pn),則

        (2)

        s.t.PiPi+1∩Bj=?,i∈R;j∈R

        (3)

        θ≤90°

        (4)

        h≥hmin

        (5)

        式(2)~式(5)中:式(2)為規(guī)劃后航線的距離是最短;式(3)為相鄰轉(zhuǎn)向點間的連線不與海圖環(huán)境內(nèi)的淺灘區(qū)域或者其他障礙區(qū)域相交,其中B為不同淺灘區(qū)域或者障礙物區(qū)域的集合;式(4)為船舶航向角度的改變不能超過90°;式(5)為對淺灘區(qū)域或者障礙物的擴展至少達到安全距離的要求。

        3 航線規(guī)劃

        3.1 魚群算法原理

        3.1.1魚群算法簡介

        影響魚群覓食的主要原因是環(huán)境中的食物濃度,人工魚群模擬自然界中魚群的覓食、聚群、追尾以及隨機等行為,通過這些行為在搜索域中尋優(yōu),從而達到優(yōu)化的目的。模擬魚群的行為見圖3,假設(shè)一條人工模擬魚的位置位于Q,其視野范圍為Visual,Qn1、Qn2為視野內(nèi)其他魚的位置,前進一次的步長為Step,位置Qu為某時刻的視點所在位置:如果該位置的食物濃度高于當(dāng)前位置,則向前前進一步,到達位置Qnext;如果位置Qu的濃度比當(dāng)前位置Q的食物濃度低,則繼續(xù)巡視視野內(nèi)的其他位置。巡視的次數(shù)越多,則對視野內(nèi)的狀態(tài)了解越全面,有助于做出相應(yīng)的判斷和決策。[10]

        圖3 人工魚的視野和移動步長

        (6)

        (7)

        式(6)~式(7)中:r是[-1,1]區(qū)間的隨機數(shù),允許存在一定的不確定性,可用于擺脫局部最優(yōu),從而實現(xiàn)尋找全局最優(yōu)。

        3.1.2魚群行為描述[11]

        (1) 覓食行為:這是魚群最為基本的一種行為,是趨向于食物的一種活動;一般可認為通過感知環(huán)境中食物的濃度來選擇運動趨向,在航線規(guī)劃過程中,食物濃度表示路徑長度值,濃度越大,路徑長度越小。

        (2) 聚群行為:魚群在覓食和躲避敵害的時候通常是以聚集成群的形式進行的,人工魚群的聚群行為表示魚群會向食物濃度更優(yōu)且在視野內(nèi)并不擁擠的方向移動。

        (3) 追尾行為:當(dāng)某一條或幾條魚發(fā)現(xiàn)食物時,他們附近的魚會尾隨而來,進而更遠處的魚也會尾隨而來。

        (4) 隨機行為:魚群在水域中自由游動,更大范圍地尋找食物或者其他魚群,隨機行為是人工魚群算法中的一種缺省行為,當(dāng)魚群的其他行為無法找到更優(yōu)解時,利用隨機行為去尋找新的解。

        3.2 航線規(guī)劃魚群算法的實現(xiàn)

        魚群算法的目的是尋找到食物濃度最高的位置以實現(xiàn)優(yōu)化。在航向規(guī)劃過程中,設(shè)魚群的狀態(tài)為X,食物濃度為Y,其中X記錄一條完整的路徑結(jié)果,如果路徑的起點為A0=(x0,y0),終點為AZ=(xZ,yZ),則X[12]可表示為

        X=A0A1…AZ=(x0,y0)(x1,y1)…(xZ,yZ)

        (8)

        式(8)中:Z為航線規(guī)劃的節(jié)點數(shù)目,其本身的數(shù)字大小與魚群算法優(yōu)化后的人工魚狀態(tài)X有關(guān)。

        在航向規(guī)劃的過程中,為保證船舶能避開淺灘,且能返回到原始的計劃航線,初始點A0與終止點AT是不變的,改變的是這兩點間的其余轉(zhuǎn)向點,魚群算法優(yōu)化的根本是調(diào)整其他路徑點以找到最優(yōu)的路徑。

        魚群算法的實現(xiàn)主要是對魚群行為的實現(xiàn),在進行算法實現(xiàn)之前,首先設(shè)點相關(guān)參數(shù)符號,設(shè)定魚群的個體大小為N,人工魚移動的最大步長為Step,人工魚的視野范圍為Visual,覓食行為最大嘗試次數(shù)為try_number,最大迭代次數(shù)為Max,最大擁擠程度為δ,gen記錄迭代的次數(shù),初始gen=1,r為[-1,1]區(qū)間的隨機數(shù),人工魚個體之間的距離定義為d,則人工魚群算法實現(xiàn)的流程見圖4。

        魚群算法在得到初始化后,會優(yōu)先執(zhí)行聚群或追尾行為。圖4中的聚群與追尾行為均包含覓食和隨機行為:當(dāng)魚群的條件不滿足執(zhí)行聚群或追尾的觸發(fā)條件時,會執(zhí)行覓食行為;如果覓食行為得不到更優(yōu)解,會進行隨機行為;每一條魚完成路徑搜索后會加入到路徑列表,完成全部迭代過程,確定最優(yōu)解。

        圖4 魚群算法流程

        3.2.1覓食行為

        設(shè)人工魚群的當(dāng)前狀態(tài)為Xi,在其感知范圍內(nèi)隨機選擇下一個Xj,在求算路徑規(guī)劃問題中,狀態(tài)的改變是對其內(nèi)部路徑點的調(diào)整:若食物濃度Yi

        圖5 覓食行為過程

        3.2.2聚群行為

        設(shè)人工魚當(dāng)前的狀態(tài)為Xi,根據(jù)其Visual的限制,搜索視野內(nèi)其他人工魚,確定視野內(nèi)其他人工魚的數(shù)目為nf,這些人工魚的中心位置為Xc,食物濃度為Yc,如果Yc/nf>δ×Yi,這表明其他魚群的中心位置有較多的食物,并且不太擁擠,則該人工魚向視野內(nèi)其他魚群學(xué)習(xí),朝中心位置方向前進一步,否則執(zhí)行覓食行為。聚群行為過程見圖6。

        圖6 聚群行為過程

        3.2.3追尾行為

        設(shè)人工魚當(dāng)前的狀態(tài)為Xi,根據(jù)其Visual的限制,搜索視野內(nèi)其他人工魚,設(shè)視野內(nèi)其他人工魚的數(shù)目為nf并找到其中食物濃度最大的人工魚,設(shè)該人工魚的狀態(tài)為Xk,食物濃度為Yk,如果Yk/nf>δ×Yi,這表明狀態(tài)為Xk的人工魚據(jù)有較高的食物濃度,并且不太擁擠,則人工魚Xi朝人工魚Xk方向前進一步,否則執(zhí)行覓食行為。追尾行為過程見圖7。

        圖7 追尾行為過程

        3.2.4隨機行為

        隨機行為的實現(xiàn)是在人工魚的視野范圍內(nèi)隨機選擇一個狀態(tài)位置,并朝這個位置前進一步,作為覓食行為的缺省行為,設(shè)人工魚當(dāng)前的狀態(tài)為Xi,下一個位置為Xi|next,則隨機行為為

        Xi|next=Xi+r×Step

        (9)

        3.3 航線調(diào)整

        柵格法將海圖環(huán)境分解成同等大小的柵格后,人工魚群算法利用不同的柵格信息規(guī)劃航線,通過這種方式生成的原始航線雖然能滿足式(2)、式(3)和式(5)的約束,但會呈現(xiàn)出鋸齒狀,不能完全符合航線規(guī)劃的基本要求。為滿足船舶航線規(guī)劃中轉(zhuǎn)向點盡可能少的航行習(xí)慣及式(4)中的約束條件,需要對生成的原始航線作進一步的調(diào)整,從而滿足上述要求。

        路徑調(diào)整的思路為:取優(yōu)化后的路徑點,采用回溯的方式,將離終點最近的點與終點相連,判斷連線是否穿越淺灘區(qū)域,若不穿越,則放棄該點,按照從終點到起點的方向,使下一個點與終點相連進行判斷,直到出現(xiàn)一點與終點相連穿越淺灘區(qū)域,則記錄該點前一點為轉(zhuǎn)向點,再以該轉(zhuǎn)向點為終點,繼續(xù)回溯,直到達到起點為止。通過這種方式,在保證點與點之間的航線不穿過淺灘區(qū)域的情況下,盡可能地平滑航線,這樣既能減少轉(zhuǎn)向點,又能控制轉(zhuǎn)向角度不會過大,從而滿足式(4)中的約束條件。具體的航線調(diào)整流程[13]見圖8。

        圖8 航線調(diào)整流程

        通過人工魚群算法最終輸出人工魚的最優(yōu)狀態(tài)X,X存貯的路徑點用A表示,如式(8)所示。路徑矩陣W本身包含起點A0與終點AZ,所添加的轉(zhuǎn)向點均插入到起點與終點之間,最終輸出矩陣W,完成航線調(diào)整。

        4 算法模擬

        根據(jù)國內(nèi)淺灘水域的實際情況,模擬船舶航行環(huán)境見圖9,試驗假設(shè)船舶吃水為2.5 m,富余水深為0.5 m,由圖9可知:計劃航線穿過了4號淺灘,該處淺灘的水深為2.0 m,小于船舶的吃水?dāng)?shù)據(jù),表明該計劃航線存在擱淺危險。[14]

        利用MATLAB軟件提取船舶航行環(huán)境建立的模型見圖10,其中黑色區(qū)域為已進行安全距離擴展后的淺灘區(qū)域,并進行格柵處理。為獲得一定精度以及適合的計算速度,將模擬航行環(huán)境分成50×50個小格,其中點S和點T分別為需航線規(guī)劃的起點和終點。

        對MATLAB建立的環(huán)境模型利用人工魚群算法規(guī)劃航線,圖中鋸齒狀的實線是規(guī)劃后的結(jié)果,見圖11。

        圖9 航行水域

        圖10 MATLAB模型

        圖11 人工魚群算法航線規(guī)劃結(jié)果

        利用航線路徑調(diào)整的思想重新生成航線見圖12,經(jīng)過調(diào)整,航線內(nèi)僅剩1個轉(zhuǎn)向點,且符合船舶轉(zhuǎn)向時轉(zhuǎn)向角度<90°的限制條件。

        將利用MATLAB軟件模擬得到的轉(zhuǎn)向點添加到海圖環(huán)境中,最終得到的航線規(guī)劃見圖13。圖13中:黑色實線為規(guī)劃后的航線;點S為航線的起點;T為航線的終點。轉(zhuǎn)向點如圖13所示。

        圖12 調(diào)整后的航線

        圖13 航線生成示例

        5 結(jié)束語

        為實現(xiàn)船舶避淺航線規(guī)劃,依次從建立環(huán)境模型、人工魚群算法航線規(guī)劃以及航線路徑調(diào)整3個階段進行研究。首先利用柵格法對選取的海圖環(huán)境建立模型,提取其中淺灘區(qū)域和障礙區(qū)域信息,進行安全距離擴展;在已建立的環(huán)境模型上利用人工魚群算法,得到初始規(guī)劃航線;隨后利用航線調(diào)整原則對已優(yōu)化的航線進一步進行調(diào)整,減少轉(zhuǎn)向點,滿足約束條件。

        通過仿真試驗可得到:利用人工魚群算法能準(zhǔn)確實現(xiàn)船舶避淺,并且滿足海上航行的一般要求。與傳統(tǒng)的VTS值班員根據(jù)自身經(jīng)驗指導(dǎo)船舶避淺的做法相比,基于人工魚群算法的航線規(guī)劃更具科學(xué)性,在一定程度上減少VTS值班員的工作量。但是,該算法考慮得并不全面,沒有顧及周圍動態(tài)船舶及天氣的影響,這些因素會在今后做出進一步的研究。

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