利用栅格法构建海洋环境数据模型作为船舶航迹点生成的模拟图。在此基础上将航行距离最短与航行障碍物最少作为目标构建船舶航迹点生成数学模型，使用自适应交叉概率与变异概率优化鱼群算法，使用优化后的鱼群算法确定船舶航迹点生成数学模型的最终解，获取最佳船舶航迹点。经过试验分析，该算法能够准确生成船舶航迹点，与同类算法相比具有明显优势，且在天气环境影响下仍然具有良好的航迹生成效果。
The marine environment data model is constructed by raster method as a simulation graph generated by ship track points. On this basis, the shortest sailing distance and the least sailing obstacles are taken as the objectives to build a mathematical model of ship track point generation. Using adaptive crossover probability and mutation probability to optimize the fish swarm algorithm, the optimized fish swarm algorithm is used to determine the final solution of the mathematical model of ship track point generation and obtain the best ship track point. The experimental results show that this algorithm can accurately generate ship track points, which has obvious advantages compared with similar algorithms, and still has good track generation effect under the influence of weather environment.
2022,44(6): 129-132 收稿日期：2021-09-08
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.06.026
分类号：U612
基金项目：内蒙古自治区高等学校科学研究项目 (NJZY19280)
作者简介：齐虎春(1979-)，男，硕士，讲师，研究方向为数据挖掘、数据分析及船舶
参考文献：
[1] 郑振涛, 赵卓峰, 王桂玲, 等. 面向港口停留区域识别的船舶停留轨迹提取方法[J]. 计算机应用, 2019, 39(1): 113–117
[2] 刘娇, 史国友, 杨学钱, 等. 基于DE-SVM的船舶航迹预测模型[J]. 上海海事大学学报, 2020, 41(1): 34–39+115
[3] 王森杰, 何正伟. 基于生成对抗网络的船舶航迹预测模型[J]. 中国航海, 2021, 44(2): 72–77
[4] 王维刚, 初秀民, 蒋仲廉, 等. 基于加权朴素贝叶斯的船舶轨迹分类算法[J]. 中国航海, 2020, 43(4): 20–26
[5] 姜佰辰, 关键, 周伟, 等. 基于多项式卡尔曼滤波的船舶轨迹预测算法[J]. 信号处理, 2019, 35(5): 741–746
[6] 曹伟, 刘亚帅, 管志强. 采用编码降维及DTW算法改进的船舶航迹聚类[J]. 现代防御技术, 2019, 47(5): 151–156
[7] 黄亮, 张治豪, 文元桥, 等. 基于轨迹特征的船舶停留行为识别与分类[J]. 交通运输工程学报, 2021, 21(5): 189–198
[8] 祝亢, 黄珍, 王绪明. 基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制[J]. 中国舰船研究, 2021, 16(1): 105–113
[9] 沈智鹏, 邹天宇, 王茹. 基于扩张观测器的欠驱动船舶轨迹跟踪低频学习自适应动态面输出反馈控制[J]. 控制理论与应用, 2019, 36(06): 867–876
[10] 陈天元, 袁伟, 俞孟蕻. 基于显式模型预测控制的无人船航迹控制方法[J]. 船舶工程, 2020, 42(9): 122–127
[11] 张黎翔, 朱怡安, 陆伟, 等. 基于AIS数据的船舶轨迹修复方法研究[J]. 西北工业大学学报, 2021, 39(1): 119–125
