【摘 要】
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人类进行生产活动排入海洋系统的固体废弃物称为海洋垃圾。海洋垃圾数量巨大、遍布四大洋,对生态系统造成的危害不容小觑,清理海洋垃圾已变得刻不容缓,船舶打捞海上垃圾是一种行之有效的手段。为了在收集海洋垃圾的同时减少环境污染,本文采用LNG混合船舶对不确定环境下海上垃圾回收的船舶路径进行研究。海洋环境中的垃圾随海水漂移,其位置信息不断变化。根据问题特点,首先获取海洋垃圾的初始位置,收集海域的流场、风场及水
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人类进行生产活动排入海洋系统的固体废弃物称为海洋垃圾。海洋垃圾数量巨大、遍布四大洋,对生态系统造成的危害不容小觑,清理海洋垃圾已变得刻不容缓,船舶打捞海上垃圾是一种行之有效的手段。为了在收集海洋垃圾的同时减少环境污染,本文采用LNG混合船舶对不确定环境下海上垃圾回收的船舶路径进行研究。海洋环境中的垃圾随海水漂移,其位置信息不断变化。根据问题特点,首先获取海洋垃圾的初始位置,收集海域的流场、风场及水文要素等数据,使用GNOME诊断模式模拟海洋环境,预测垃圾移动轨迹,确定其位置和时间窗。然后,采用物流网络方法对不确定环境下LNG混合船舶收集海洋垃圾路径进行优化研究。对垃圾重量不确定条件下LNG混合船舶收集海上垃圾的路径优化问题,将垃圾重量作为随机变量引入模型,以总成本最小为目标建立随机机会约束模型,考虑了收集时间窗、船舶容量、油箱容量、碳排放约束,对LNG混合船舶加入LNG储罐容量约束。采用分布函数转化法将模型转化为确定型。采用ALNS的邻域搜索设计PSO+ALNS混合算法,算法根据自适应准则选择移除和插入算子,使用非线性递减的惯性权重更新粒子速度和位置。以LNG柴油比为7:3的混合动力船舶为载体收集中国青岛港口黄海海域的垃圾为例,对模型和算法进行有效性分析。结果表明选择合适的时机收集垃圾至关重要,与第一天相比,第五天收集垃圾可节约成本15630.45元,减少22.44%;节约时间34.42小时,减少24.38%。采用LNG与柴油比为4:6的船舶收集总成本和碳排放量最小,与柴油船舶相比可节约成本10406.02元,减少18.77%;碳排放减少5.66吨,减少24.12%。在算法方面,算例规模为60时,采用PSO+ALNS算法比PSO算法目标值节省17374.37元,节省14.91%,算法运行时间节省94.93秒,节省30.67%,PSO+ALNS算法表现出更好的性能。在上文的基础上,引入离散航速,考虑航速与出行时间和碳排放量之间的关系。建立出行时间最小和排碳量最小的双目标随机机会约束规划模型,同时考虑了时间窗、LNG储罐容量和成本预算等约束。关于船舶容量的随机机会约束使用分布函数转化法处理。对加入速度优化的双目标问题,以AMOSA算法为框架设计了PHALNS算法。该算法采用AMOSA算法更新非支配解集,ALNS算法执行邻域搜索操作,设计信息素引导式的插入算子,通过引入优先度来优化速度因素。以中国上海港东海海域的垃圾收集为例进行分析。结果表明选择合适的时机收集海洋垃圾可有效节约资源。垃圾重量分布函数会影响收集垃圾的出行时间和碳排放量,当重量服从指数分布时出行时间和碳排放量最大,与均匀分布相比出行时间增长11.28%,排碳量增长5.43%,总成本增长8.96%。对速差分析发现随着速差的增大,Pareto解集的分布范围越广。采用25-30-35型速度时,牺牲较少的碳排放量可获得较多时间的节省。对油气比分析发现,与算例船舶相比,使用4:6的船型可节省时间15.29%,碳排放总量增加65.09%,总成本增加41.49%,表明LNG占比越大的船舶在总成本和碳排放量方面表现出较强的优势。在算法效率方面,使用不同规模的数据与NSGAⅡ算法对比发现,使用PHALNS算法求解出行时间平均节省13.55%,碳排放总量平均节省18.52%,运行时间平均节省20.25%,说明PHALNS算法在求解效率和结果方面均表现出更好的性能。
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