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随着航海业的发展,海上交通事故的发生也日益增多,经调查表明,船员对船舶避碰决策判断失误是导致船舶发生碰撞的主要原因,所以制定合理、有效的避碰方案至关重要。为了提高船舶海上航行的安全性和可靠性,本文将传播模型的元胞粒子群优化算法应用到船舶避碰决策中,将避碰决策问题看成一个优化搜索问题,搜索的最终目的是找到一个最优转向角,从而确保船舶能够有效的避免碰撞事故的发生。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种简单且易实现的优化算法,但是存在收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,本文考虑将传播模型的元胞自动机(CellularAutomata,CA)的信息传递机制引入到粒子群优化算法中,提出一种传播模型的元胞粒子群优化算法,本文主要针对传播模型的元胞粒子群优化算法及其在船舶避碰决策中的应用进行研究,论文的主要工作如下:1.概述了船舶领域的基础知识,并对船舶运动参数的求解方式、避碰危险度的重要性以及避碰决策理论做了详细的说明。介绍了基本粒子群优化算法的基本原理及其实现流程,阐述了元胞自动机的相关知识,介绍了两种元胞粒子群优化算法:内元胞粒子群优化算法和外元胞粒子群优化算法。2.为了提高粒子群优化算法的优化性能,本文提出了一种基于传播模型的元胞自动机的信息传递机制而改进的粒子群优化算法——传播模型的元胞粒子群优化算法(CPPSO)。首先分析了改进算法的思想;其次从数学角度分析了 CPPSO算法的收敛性;最后,为了验证算法的性能,针对标准测试函数进行了仿真实验。实验结果表明了 CPPSO算法的有效性,保证算法可以获得较好的全局最优值,也表明了 CPPSO算法有较高的搜索质量,特别是CPPSO算法测试结果数据比较集中、稳定性较好。3.本文将船舶在执行避碰行动时的转向角度看成一个待优化问题,利用传播模型的元胞粒子群优化算法来求解最优的转向角度。本文从安全部分(碰撞危险)、经济部分(航行时间及距离)、航线平滑三方面考虑建立了船舶避碰目标函数,最后用传播模型的元胞粒子群优化算法对船舶的三种会遇态势进行了仿真实验,并与遗传算法进行了对比实验。实验结果表明了传播模型的元胞粒子群优化算法在船舶避碰中的有效性与可行性。