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基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划

姚肖肖,  胡勤友,  杨春

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2019 >  37(3): 79-85
姚肖肖, 胡勤友, 杨春. 基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 79-85. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010
引用本文: 姚肖肖, 胡勤友, 杨春. 基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 79-85. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010
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YAO Xiaoxiao, HU Qinyou, YANG Chun. Route Planning of Vessels with Ant Colony Algorithm and Massive AIS Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 79-85. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010
Citation: YAO Xiaoxiao, HU Qinyou, YANG Chun. Route Planning of Vessels with Ant Colony Algorithm and Massive AIS Data[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 79-85. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010
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基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010

  • 上海海事大学商船学院 上海 201306

  • 上海海事大学商船学院 上海 201306

  • 上海海事大学商船学院 上海 201306

基金项目: 

上海市科委重点项目

详细信息

  • 中图分类号: U697.33

Route Planning of Vessels with Ant Colony Algorithm and Massive AIS Data

    摘要
  • 摘要: 利用船舶AIS轨迹数据,研究了基于蚁群算法和海量AIS数据的航线规划方法.采用Doug-las-Peucker算法对海量轨迹数据进行压缩处理;基于DBSCAN算法对处理后的AIS轨迹点数据进行聚类,提取出航路关键转向点;依据地理边界数据确定关键转向点的连接关系,并对靠近孤立碍航物的航线进行修正,构建出1个无向网络图,同时计算出各条边的船舶航行密度;将各边的密度值作为MMAS蚁群算法的初始信息素浓度,求解港口间的最优安全航线.以2017年黑德兰港到青岛港的散货船AIS轨迹数据为样本,进行航线规划研究.结果表明,规划的航线总航程为3487.21 n mile,推荐航线总里程为3576.9 n mile,传统蚁群算法规划出的航线总里程为3560.42 n mile.与相关推荐航线相比总航程缩短约为3%,与传统蚁群算法相比总航程缩短约2%;另外该方法相较于传统蚁群算法收敛速度更快.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-06-28

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