[发明专利]基于遗传算法的航线规划方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的时间最短航线规划方法，其特征在于，包括：

S110，基于航线的航路点、航路点之间各个航路段的航速构建船舶航线实际航行时间目标函数模型，基于航线的危险区航行时间构建船舶航线约束条件；

S120，对航线的航路点信息、航路点之间各个航路段的航速进行实值编码，一条航线的航路点信息以及航路点之间各个航路段的航速组成一条染色个体，根据航路点信息以及航路点之间各个航路段的航速选取多条染色个体，合成初始航线航速群体；

S130，计算初始航线航速群体中各染色个体的船舶航线实际航行时间目标函数值，并根据船舶航线实际航行时间目标函数值和船舶航线约束条件计算初始航线航速群体的适应度；

S140，根据初始航线航速群体的适应度对初始航线航速群体进行选择，组建遗传航线航速群体；

S150，对该遗传航线航速群体进行配对，生成遗传配对航线航速群体，对遗传配对航线航速群体进行交叉，得到遗传交叉航线航速群体，对遗传交叉航线航速群体进行变异，形成次遗传航线航速群体；

S160，计算次遗传航线航速群体中各染色个体的船舶航线实际航行时间目标函数值，并以次遗传航线航速群体为下一轮的初始航线航速群体，重复步骤S130至步骤S150，直到计算出满足船舶航线约束条件的实际航行时间最短的航线；

船舶航线约束条件为航线的危险区航行时间为0，船舶航线实际航行时间目标函数模型如下：

其中，J_T(r)为航行时间目标值，T_alarm为危险区航行时间，T_voyage为航行总时间；

危险区航行时间由航路段上所遭遇气象大于设定风浪限值的航路段航行时间求和得到；

航行总时间由每个航路段所花时间求和得到，如下式：

其中，T_voyage为航行总时间，n为航路点总数，L_i为第i段航路的长度，t_i是第i段航路的航行时间，V_i为第i段航路的船舶实际速度，基于静水航速、气象数据、船舶参数计算得到。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的时间最短航线规划方法，其特征在于，对遗传交叉航线航速群体进行变异，形成次遗传航线航速群体之后，还包括：对次遗传航线航速群体进行重插入，形成重插入航线航速群体。

3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的时间最短航线规划方法，其特征在于，根据船舶航线目标函数值计算初始航线航速群体的适应度，具体实现如下：

通过船舶航线目标函数值-适应度映射表根据船舶航线目标函数值获取初始航线航速群体的适应度。