基于改进人工鱼群算法的船舶进港排序

来源 :上海海事大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dxw2814
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针对我国绝大部分港口遵循先来先服务(first-come-first-served,FCFS)调度方法引起的船舶进港总延误时间偏长的现象,提出一种基于改进人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)的船舶进港排序方法.改进算法的搜索精度更高和局部优化能力更强,利用这个改进算法得到的船舶进港排序使总延误时间更短.仿真结果显示,与FCFS调度方法和AFSA相比,改进算法的船舶进港总延迟时间分别减少了20.8%和5.2%.所提出的改进算法能为港口船舶进港排序提供有效支持.
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摘要:针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进行压缩;将分段均方根误差引入K中心点聚类算法,实现聚类参数的自适应选择;提取其中的聚类中心点作为轨迹特征点,得到不同类别船舶的典型轨迹。以天津港主航道船舶自动识别系统(aut
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