[发明专利]一种海上救援船舶巡航路径规划方法

说明书

本发明涉及一种海上救援船舶巡航路径规划方法，包括以下步骤：第一步、利用基于GIS的多准则决策分析方法，建立航行风险指数，对每个格网的救援需求进行评估；第二步、基于时间可达性模型识别救援船的巡航区域；第三步、以路径所经格网救援需求之和最大为目标，通过求解线性规划问题确定最优巡航路径。本发明使用海洋环境数据可以确定救援船最优巡航路径。本发明可为有关部门规划救援船舶的海上巡航路径提供参考。

技术领域

本发明涉及一种海上救援船舶巡航路径规划方法，特别是涉及一种海洋环境数据的救援船舶巡航路径规划方法。

背景技术

海运对于全球经济的发展至关重要，大约90％的世界贸易货物通过海运运输(Banda et al.,2015)。当前，船舶数量不断增加，导致发生航行事故的可能性随之增加(Liu et al.,2019；Baksh et al.,2018)。尽管在海上航行安全方面做出了许多努力，但航运业仍然发生了大量事故(Faghih-Roohi et al.,2014)。沿海国家有责任提供海上搜救服务，并确保其海域范围内船只的安全航行(Zhou et al.,2019)。一般情况下，当船舶遇险并发出求救信号时，应急指挥中心应在收到信号后派遣救援船救助呼救者(Karahalios,2018)。然而，灾害性天气可能导致通信技术出现故障，以及救援基地和遇险船舶之间的较远距离，会延长救援时间(Huang et al.,2019；et al.,2016)。因此，建立一支在海上巡逻的救援队，提供及时的援助至关重要。抗灾能力强的救援船例行巡逻是海上搜救保障航行船舶安全的重要组成部分。要完成巡逻任务，最重要的一步是巡逻路径规划，其目的是使设计的方案具有最佳的巡逻性能，即实现最大的需求覆盖(Jeong et al.,2019)。

现有研究已经发展了许多方法来分析海洋环境中的路径规划。大多数现有研究专注于提高船舶的航行效率(例如，节省燃料和时间)(Jeong et al.,2019；Dickson et al.,2019)。例如，Park和Kim(2015)应用A*算法来确定每个时间段的最优航线，目的是实现燃油消耗最小化。Yoo和Kim(2016)提出了一种考虑海流影响的航迹规划算法，该算法利用机器学习来获取船舶的理想航迹。最近，Zaccon和Figari(2017)根据最低油耗策略使用动态规划来选择船只的路线和速度。此外，Jeong等人(2019)提出了一种多准则航路规划方法。它可以根据船舶的目标和偏好，客观地获取船舶的路径。然而，研究巡逻路径规划的研究相对较少。Yan等人(2017)提出了一种多自主水下机器人在复杂环境下确定最优路径的路径优化技术。Huang等人(2019)提出了一种确定多机器人系统最优巡逻策略的人工免疫算法。虽然已经取得了一定的进展，但现有研究主要集中在路径规划算法的设计或优化上。目前仍然缺乏对救援船舶巡逻路径的规划和可视化研究，特别是对救援需求的考虑。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的上述不足，提出一种海上救援船舶巡航路径规划方法。相对于传统的方法而言，本发明将多属性决策、地理信息系统(GIS)和线性优化方法融入到海洋环境中的巡逻路径规划中，开发了一个巡逻路径规划方法，用于确定救援船在日常巡逻中的最优路径。

解决上述技术问题，本发明提供的一种海上救援船舶巡航路径规划方法，包括以下步骤：

第一步、基于风险的救援需求指数评估——对海域进行网格化生成尺寸相等的若干网格，计算每个网格的救援需求，网格i的救援需求指数R_i＝H_i×V_i×E_i，H_i为网格i的危险性指数，V_i为网格i的脆弱性指数，E_i为网格i的暴露性指数，i为网格的编号、序号或坐标；