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基于遗传算法优化长江海上巡逻船站点位置
Maritime Patrol Ship Site Location Optimization in Yangtze River Based on Genetic Algorithm
Shoucheng DENG1, Qing WU2, Yang WANG3
- Ph.D. , College of Logistics Engineering, Wuhan University of Technology, Engineer, Three Gorges University, No. 1040, Heping Avenue, Wuhan City, Hubei Province,430063; email: dengsc888@sina.com
- Professor, College of Logistics Engineering, Wuhan University of Technology; email: wq@whut.edu.cn
- Associate Professor, Intelligence Transportation System Research Center, Wuhan University of Technology; email: 328896490@qq.com
摘要
本文提出了一种基于遗传算法的方法，对长江航道段的海上巡逻船(MPS)站点的配置进行优化，最大限度地减少总航行距离和响应时间，从而满足长江海事局（CJMSA）对“153040”快速响应机制的要求。通过在实验中应用该方法，可以得到最佳的MPS站点。
1.简介
扬子江，在中国称为长江，是中国和亚洲最长的河流，也是世界上第三长的河流，全长6,300公里。 其流域从西向东延伸3200公里，南北向延伸1000多公里。 从西藏高原到东海的口岸，这条河流横跨11个省区，在上，中，下游路线具有不同的物理特征。 长江可产生巨大的能源资源，其总势能超过2亿千瓦，约占中国所有河流势能的五分之二。在好几个为了利用水电和改善三峡地区航运的项目之中，没有一个项目能与2006年完成的三峡工程相媲美。此外，在武汉、重庆、南京和其他一些城市，已经建成了跨越长江的桥梁，改善了南北交通的联系，减少了对渡轮的依赖。
长江是我国主要的通航内河航道，将是我国的内河航道和海上航线相连，流域内的水路总长约88,665公里。截至2010年，从云南水富到上海口岸的长江干线全长2838公里(黄，2012)。多达1万吨的大型船舶可以沿上游移动到芜湖，多达3000吨的船只可以到达成林寺。随着经济和水路法规的发展，自2005年以来，长江已成为世界上最大的通航河流，当年长江货物运输量达7.95亿吨，超过了莱茵河和密西西比河。2011年货物运输达到1660万吨，海上交通密度越来越大。
越来越多的货物和越来越大的客运量使长江成为世界上最繁忙的水路之一。近十年来，在长江上修建了大量的桥梁，使河道变得狭窄，使航运环境复杂化。江上船舶交通流量也随之快速增加，船舶吨位大型化、运输专业化和航速等不断提高，另外水面危险品运输船舶数量的增加，使得水面辖区的通航环境更加复杂，并威胁到水上交通安全。据统计，有越来越多的危险货物船只，如油轮、化学品油轮和LNG/LPG(液化天然气/液化石油气)船在这条河上航行。作为内河航运船舶管理者的地方海事部门，近年来在提高人员素质、更新船舶装备和完善法律法规上取得的成绩是有目共睹的，但是还难以有效运用现代化的装备和手段去进行管理，仍主要依靠海巡艇在现场开展工作。海上巡逻船是安全管理和救援的主要交通工具。为了提高MPSs的效率，提高救援和急救能力，有必要优化海上巡逻船站点的布局，最大限度地减少长江段的总航行距离，对提高海事巡航执法的效率，增强水上抢险救援和海事巡逻能力,显得尤为重要。
本文组织如下:第2节简要介绍了MPS案例研究。第3节讨论了遗传算法(GA)模型如何能够被用于分析MPS的选址问题，并提出了一种优化选择MPS站点的遗传算法。第四节是结束语。
2.长江干线上的海上巡逻工作
海事巡逻执法船属于政府公务船，是海事机构在水上执行监管业务的移动办公平台，也是海事执法的最重要基础装备。在我国，海事机构负责海上交通事故、船舶及相关水上设施污染事故的调查和处置等。对于海事机构管辖的一个水域,如何科学配备价值昂费的巡逻船位置一直是一个复杂的优化问题。这个问题涉及到国家赋予海事机构的监管职责是否能够顺利实现。
长江干线上的海上巡逻工作，是根据国际公约和有关法律、法规和规定，维护航行安全，防止河流污染。执行执法监督和紧急援助，维护航行秩序，保护航行环境，保障船舶和生活的安全，防止水污染。海上巡逻的主要任务包括:
- 监督和执行航道、港口、锚地等的有关安全管理，维护正常航行秩序，着重于重点船舶的航行安全；
- 监测水环境，停止并纠正水污染的违法行为;在巡航过程中发现水污染事件时，应立即进行初步调查，并采取必要的应急措施；
- 检查船舶航行、抛锚、作业情况；在巡航过程中发现水上交通事故时，应立即报告，必要时进行紧急处理；
- 检查信标、水上建筑物的状态，防止信标损坏；
- 巡视检查船舶遵守船舶定线制、船舶报告制等航行、停泊、作业管理规定状况；
- 巡视检查码头、泊位、渡口等船舶靠泊设施的安全状况；
- 巡视检查水域内（是否）存在有碍航行安全的沉没物、漂流物、碍航物等异常情况，及时报告并采取应急处臵措施；
- 根据协查通告和重点跟踪船舶情况，核查过往船舶和靠泊作业船舶；
- 对靠泊船舶是否按规定办理查验或签证手续进行抽查；
- 根据上一级指令和相关规定要求，对行政许可（报备）情况进行现场监督检查
- 根据上级指令和相关规定要求，参加抢险、搜救任务或维护船舶航行秩序；等等
长江海上安全管理局(CJMSA)每天24小时由VHF和海上紧急电话进行海事事故报告服务。当MSA收到事故通知时，可以立即提供帮助。2011年，中国海事局为此建立了一个指定的“153040”快速反应机制，指搜救行动将在港口地区15分钟内开始，在重点水域内开始30分钟，在收到帮助请求后的其他地区40分钟。CJMSA还与其他公共和私人救援组织合作，包括警察、医院和消防部门，开展联合救援行动，使反应更迅速，更好地处理海上事故。
3.遗传算法
遗传算法(GA)由John Holland发明，由他、他的学生和同事共同开发，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。Holland的书《自然与人工系统的适应》于1975年出版。遗传算法受到达尔文进化论的启发。遗传算法是一种无梯度，基于随机的优化方法，它使用适者生存和自然选择的思想（Holland，1975; Goldberg，1989）。作为一种进化方法，它能够通过使用迭代搜索过程来解决困难的优化问题。 遗传算法以一组称为群体的解决方案（以染色体为代表）开始，同时通过应用繁殖，交叉和变异机制来评估解集并收敛到更具竞争力的解决方案。 遗传算法有助于在优化过程中保留好的解决方案，并通过随机生成新的解决方案来避免局部最小值。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
将遗传算法流程从一组解决方案迭代到另一组解决方案，更有可能实现全局最优解决方案。它对适应度函数没有任何特殊要求，只利用适应度信息，不需要任何其他辅助信息，如微分。因此，它的应用范围更广。图1给出了解决MPS选址问题的算法流程图。该算法的过程已经在下面的小节中进行了描述。
3.1 染色体的表示
该算法使用染色体的十进制表示法。 每个染色体被表示为一个向量y =（y1，y2，...，yM），其中yi对应于被分析的水路段的分数，y1 lt;y2 lt;，...，lt;yM。 假设0le;yile;1，它利用一个程序随机生成初始种群。例如，考虑类似于图2所示的案例研究的系统。在水路段D = 100km的总距离时，MPS站点 数量M = 5，网格间距Delta;x= 0.1km，并且染色体y =（y1，y2，y3，y4，y5）=（0.155,0.264,0.382,0.625,0.870），则该配置如图2所示。
生成初始数量的MPS站点
将目标函数应用于评估每个染色体
挑选染色体
应用交叉（概率pc），变异（概率pm）
否
是否符合停止条件
是
结束
图1.遗传算法优化程序流程图
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|
MPS 站点 |
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1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
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0km |
100km |
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15.5km |
26.4km |
38.2km 全文共7038字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[9529]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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