基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划

• 作者: 姚肖肖 杨春 胡勤友
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通规划 航线规划 蚁群算法 AIS DBSCAN
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 交通信息工程与控制
• 页码范围: 79-85
• 页数: 7页
• 分类号: U697.33
• 字数: 6867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.010

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡勤友	上海海事大学商船学院	55	410	13.0	17.0
2	杨春	上海海事大学商船学院	16	157	7.0	12.0
3	姚肖肖	上海海事大学商船学院	3	3	1.0	1.0