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基于两阶段算法的多无人机船舶排放监测选址与路径优化
1
作者
胡碟
胡志华
李姚娜
《中国航海》
北大核心
2025年第1期165-173,共9页
针对船舶与无人机同时运动和船舶航行不确定性的特点,建立多基站多无人机的选址路径随机规划模型。基于船舶(S策略)和无人机(D策略)构造子路径的序列插入解码算法,结合遗传算法与禁忌搜索算法,设计两阶段启发式算法。第一阶段考虑船舶...
针对船舶与无人机同时运动和船舶航行不确定性的特点,建立多基站多无人机的选址路径随机规划模型。基于船舶(S策略)和无人机(D策略)构造子路径的序列插入解码算法,结合遗传算法与禁忌搜索算法,设计两阶段启发式算法。第一阶段考虑船舶运动不确定性,采用禁忌搜索算法求解基站选址问题;第二阶段基于基站选址结果,采用遗传算法优化无人机监测路径。数值试验表明,在相同的应用场景中,相比于S策略,D策略可使结果优化7%且求解时间缩短50%;当基站选址考虑船舶航行不确定性时无人机飞行距离可缩短10%。飞行距离对无人机数量配置具有显著敏感性,在2个基站3~5架无人机的场景中,每增加1架无人机,飞行距离增加15%以上;不同场景中飞行速度提升5%,飞行距离平均减少5%左右。该方法可有效生成满足运动船舶的多无人机巡检路径,为海事监管领域提供技术支持。
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关键词
无人机路径问题
选址路径优化问题
船舶排放监测
遗传算法
两阶段算法
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职称材料
不确定场景下船舶尾气排放监测无人机选址路径优化
2
作者
胡碟
胡志华
李姚娜
《广西大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期38-49,共12页
为了减小船舶排放监测场景下不确定因素的干扰并提高检测效率,研究无人机船舶排放监测选址路径优化问题时应考虑船舶位置不确定性对岸上基站选址的影响。针对船舶实时运动、无人机伴飞等特征建立无人机选址路径随机规划模型,设计2种选...
为了减小船舶排放监测场景下不确定因素的干扰并提高检测效率,研究无人机船舶排放监测选址路径优化问题时应考虑船舶位置不确定性对岸上基站选址的影响。针对船舶实时运动、无人机伴飞等特征建立无人机选址路径随机规划模型,设计2种选址规则并采用禁忌搜索算法求解岸上基站选址问题,进一步设计遗传算法优化无人机监测路径。数值实验结果表明,相同实验场景中,遗传算法在求解速度上具有显著优势,其求解速度是CPLEX求解的6倍;无人机数量和伴飞时长影响无人机监测任务,每增加1架无人机,无人机飞行总时间平均增加0.26 h,但可平均提前0.12 h完成监测任务;伴飞时长每增加了0.6 min,总飞行时间增加0.1~0.35 h。无人机速度提升5%,其飞行总时间可平均变化2.8%左右,随着无人机速度提升,飞行时间呈现递减趋势,其变化幅度逐渐减小。
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关键词
无人机
船舶排放监测
选址路径问题
随机规划模型
两阶段启发式算法
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职称材料
题名
基于两阶段算法的多无人机船舶排放监测选址与路径优化
1
作者
胡碟
胡志华
李姚娜
机构
上海海事大学物流研究中心
出处
《中国航海》
北大核心
2025年第1期165-173,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFE0113200)
上海市自然科学基金面上项目(23ZR1426500)。
文摘
针对船舶与无人机同时运动和船舶航行不确定性的特点,建立多基站多无人机的选址路径随机规划模型。基于船舶(S策略)和无人机(D策略)构造子路径的序列插入解码算法,结合遗传算法与禁忌搜索算法,设计两阶段启发式算法。第一阶段考虑船舶运动不确定性,采用禁忌搜索算法求解基站选址问题;第二阶段基于基站选址结果,采用遗传算法优化无人机监测路径。数值试验表明,在相同的应用场景中,相比于S策略,D策略可使结果优化7%且求解时间缩短50%;当基站选址考虑船舶航行不确定性时无人机飞行距离可缩短10%。飞行距离对无人机数量配置具有显著敏感性,在2个基站3~5架无人机的场景中,每增加1架无人机,飞行距离增加15%以上;不同场景中飞行速度提升5%,飞行距离平均减少5%左右。该方法可有效生成满足运动船舶的多无人机巡检路径,为海事监管领域提供技术支持。
关键词
无人机路径问题
选址路径优化问题
船舶排放监测
遗传算法
两阶段算法
Keywords
drone routing problem
location-routing problem
ship emissions detection
genetic algorithm
bi-stage heuristic algorithm
分类号
U698.7 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
不确定场景下船舶尾气排放监测无人机选址路径优化
2
作者
胡碟
胡志华
李姚娜
机构
上海海事大学物流研究中心
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期38-49,共12页
基金
国家自然科学基金项目(71871136)
教育部人文社会科学研究一般项目(23YJA630035)。
文摘
为了减小船舶排放监测场景下不确定因素的干扰并提高检测效率,研究无人机船舶排放监测选址路径优化问题时应考虑船舶位置不确定性对岸上基站选址的影响。针对船舶实时运动、无人机伴飞等特征建立无人机选址路径随机规划模型,设计2种选址规则并采用禁忌搜索算法求解岸上基站选址问题,进一步设计遗传算法优化无人机监测路径。数值实验结果表明,相同实验场景中,遗传算法在求解速度上具有显著优势,其求解速度是CPLEX求解的6倍;无人机数量和伴飞时长影响无人机监测任务,每增加1架无人机,无人机飞行总时间平均增加0.26 h,但可平均提前0.12 h完成监测任务;伴飞时长每增加了0.6 min,总飞行时间增加0.1~0.35 h。无人机速度提升5%,其飞行总时间可平均变化2.8%左右,随着无人机速度提升,飞行时间呈现递减趋势,其变化幅度逐渐减小。
关键词
无人机
船舶排放监测
选址路径问题
随机规划模型
两阶段启发式算法
Keywords
drone
ship emissions detection
location-routing problem
stochastic programming model
bi-stage heuristic algorithm
分类号
U698.7 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于两阶段算法的多无人机船舶排放监测选址与路径优化
胡碟
胡志华
李姚娜
《中国航海》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
不确定场景下船舶尾气排放监测无人机选址路径优化
胡碟
胡志华
李姚娜
《广西大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
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