世界各国经济的飞速发展,带来的是各国之间愈加频繁的贸易往来。海上运输在世界贸易总量中占据了很大的比重,据统计,世界上有三分之二以上的贸易是通过海洋运输完成的。巨大的货运量、较长的运输距离和相对低廉的运输费用,使海运获得了巨大的市场。但是,随之产生的风险也比其他运输方式更大。尽可能地保证运输船舶在海上的安全航行是海上运输的最基本要求。此外,经济效益也是必须要考虑的主要因素,因此船长在航行前需要评估此次航程,确保船舶航行的安全性和准时性。本文以船舶航行的最少时间、最短距离、最小燃油消耗以及固定到达时间这四方面为评估目标,基于遗传算法提出了一种智能高效的方法解决港口间船舶路径规划问题,主要研究内容如下:首先,建立船舶航路航速优化数学模型,通过引入评估航线优劣的评价函数将目标问题数字化。结合船舶运动坐标系和墨卡托投影变换得到航线方位角和航程的计算方法。根据优化目标的选择规则,设计四种目标函数以及评估航线风险的方法,为后续的工作提供了数学基础。其次针对船舶的失速特性,探讨船速和油耗的对应关系。结合国内外对于船舶失速的研究进展,分析比较多种计算失速公式的方法,同时考虑到船舶航行的安全性,引入临界速度的计算方法。此外,本文结合已知特定船型的船舶航速油耗对应表,利用统计分析软件SPSS(Statistical Product and Service Solutions)进行曲线拟合,最终得到一条能反应航速与油耗关系的连续曲线,再结合曲线方程式计算船舶航行的总燃油消耗。然后结合前文提出的船舶航路航速优化数学模型,设计一种改进的遗传算法用来求解目标函数的极值问题。本文算法的改进之处主要体现在对遗传算子的改进,将一种基于三角函数的选择算子应用到了遗传算法的航路规划中,并且将均匀变异和高斯变异相结合,利用高斯变异独有的性质,提出分段高斯变异的方法,与传统均匀变异的方法相比,使得程序的运行速度加快5.04%,同时避免陷入局部最优解。最后,基于MATLAB软件搭建港口间船舶路径规划实验仿真平台。本文利用MATLAB强大的图形处理功能,将前文提出的四种目标优化问题的计算结果可视化,分别设计单目标优化仿真和多目标优化仿真。通过直观地与大圆航线和恒向线对比,以及求解多目标问题时Pareto解集的分布情况,验证本文设计的算法在求解目标优化问题时的有效性和可行性。