基于选择性神经网络集成的船舶避碰问题研究
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摘 要： 船舶碰撞危 险度 的确定是保证海 上船舶 航行安全 的重要 问题 ， 也是一 个复 杂 的过 程 ， 很 多因素 的影 受
响， 有很 强的非线性特征 。神经 网络集成是用有限个神经 网络对 同一个 问题进行 学习 ， 具 集成在 某输入示 例下 的输 出由构成集成 的各种神经 网络在该示例下的输出共 同决 定。本 文基于粒子 群优化算 法实现 一种选 择性神
位置 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
・
要航 海 国家 十分关 注 的问题 。许 多 学者 近年来 研究 了优 化算 法 在 船 舶 避 碰 上 的应 用 ， 文献 ［ ］ １ 和文 献 ［ ］ 别将 遗传算 法应 用 到 船舶 避 碰决 策 中的危 险 ２分 度确 定 和避让 幅 度 的计 算 ， 考 虑 了方 位 、 离 、 并 距 船
ｃ ｒ ｄ ）・ ｇｅ： ２・ａ （ （ｂ ｔ一 ｋ） ｎ ｓ
ｋ ｄ
．
＋ ｉ ＝ ｄ Ｕｄ ｄ＋ｋ
＝
．
．
络集成方法对船舶碰撞危险度 问题进行了建模 ， 模 型的精度很高； 最后给出结论 。
式中： ｋ和 ｋ分别为粒子 ｉ 在第 ｋ 次迭代中第 ｄ 维
的速度 和 位置 ， 两者 均被 限制在 一 定 的范 围 内；
有 限个神 经 网络对 同一个 问题 进 行 学 习 ， 成 在 某 集
ｋ
．
ｄ ｃ ・ａｄ ）・ ｐｅ￣ — ｋ） ＋ １ ｒｎ （ （ｂ ｔ ＋ ｓ， 。 ｄ ｄ
（） １
（） ２ ，
输入 示例 下 的输 出 由构成 集成 的各 种神经 网络 在该 示例 下 的输 出共 同决 定 ； 后 基 于该 选 择 性 神经 网 然
测 能力 。
基金项 目： 江苏科技大学本科生创新项 目， ：００ ２ ０ 编号 １ ３２ ０４ 作者简介 ： 王鹏（ ９ ８ ， 江苏科技 大学电子信息学 院测 控技术 １８ 一） 男， 与仪器专业学生 ； 孟非（ ９ ７一） 女 ， １７ ， 讲师 ， 研究 方 向为智能技 术在
船舶工程 中的应用。
经网络集成方法 ， 基于该方 法对船舶碰撞危 险度 问题进 行了建模 。仿 真结果表 明 ， 于粒子群 算法 的选择性 并 基 神经 网络集成方法适合 于船舶避碰 问题模型 ， 且模 型的精度很高 。 关键 词 ： 船舶避碰 ； 险度 ； 子群优化算法 ； 危 粒 神经 网络集成
中 图 分 类 号 ：６ ６ １ Ｕ ６ ． 文献标识码 ： Ａ
想 来 源于人 工生 命 和进 化 计 算 理论 ， 早 是受 鸟群 最 觅食行 为 的启 发 提 出的 。在 ＰＯ算 法 中 ， 化 问题 Ｓ 优 的所有 可 能解被 视 为是 搜 索 空 间 中 的一 个 位 置 ， 称 之为 “ 子 ” 粒 。所 有 粒 子 都 有 一 个 由被 优 化 的 函数 决定 的适应 值 ， 了现 在 的 位 置外 还 记 录 了到 目前 除 为止 该粒 子 曾达 到 过 最 好 适 应 值 的 位 置 （ｂｓ） ｐ ｅｔ 和 群 体 中 所 有 粒 子 曾 达 到 过 最 好 适 应 值 的 位 置 （ｂｓ 。对 每个 粒 子 还 需 确 定 一 个 速 度 矢 量 决 定 ｇｅｔ ） 它们 飞翔 的方 向和位 移 。Ｐ Ｏ初 始化 为一 群 随机 粒 Ｓ 子 ， 随机 的初 始解 ， 后粒 子们 参照 最优 粒子 的位 即 然 置在 解 空间 中搜 索 ， 通 过 迭代 找 到 最 优 解 。每 次 并 迭代 时 ， 粒子 根据 如 下 的公 式 来 更 新 自己 的速 度 和
０ 引 言
随着船 舶数 量增 多 、 吨位增 大和速 度提 高 ， 舶 船 碰撞 事故 仍时有 发生 。船 舶 的碰 撞事 故不 仅给 国家 和企 业带 来 巨大 的经 济损 失 ， 而且 对 环 境造 成 恶 劣
的影 响 。 因此 ， 免或 者 减 少 碰撞 事 故 成 为世 界 主 避
ｐｅ 是粒子 ｉ ｂｔ ｓｄ 在第 ｄ维 的个体极值 的位 置；ｂ ｔ ｇｅ： ｓ
收稿 日期 ：０ １ １—１ ２ １ —１ ７
是群体在第 ｄ 维的全局极值的位置 ； ∞为惯性权重； Ｃ 和 ｃ 被称为学习因子 ； ｎ （ 为介于（ ， ） ｒｄ） ａ ０ １ 之间 的随机数 ， 这几个参数决定 了 Ｐ Ｏ的开发能力和探 Ｓ
速 比、 近会 遇距 离 和最 近 会 遇 时 间这 几 个 主要 的 最
因素 ； 献 ［ ］ 粒 子 群 算 法 应 用 到船 舶 转 向 角 的 文 ３将
确定 上 ， 虑 到 了最 近 会 遇距 离 和 最 近会 遇 时 间 ２ 考
个 因素确定 船 舶 转 向角 ； 献 ［ ］ 析 了 避 碰 自动 文 ４分 化 的研 究 现状及 存在 的主要 问题 和对 策 。考 虑 到船 舶碰撞 危 险度 的确 定 是一 个 复 杂 的过 程 ， 很 多 因 受 素 的影 响 ， 具有很 强 的非线 性特征 ， 文将神 经 网络 本 技术 用于 建模该 问题 。本 文首先 基 于粒子群 优化 算 法实 现 了一种选 择 性 神经 网络 集 成方 法 ， 方 法 用 该
第２ ９卷
第 ２期
江苏船舶
ＪＡＮＧＳ ＨＩ Ｉ ＵＳ Ｐ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ２ １２ ． Ａｐ ． ｒ ２０１ ２
２１ ０ ２年 ０ ４月
基 于选 择 性 神 经 网络 集成 的船 舶 避 碰 问题 研 究
王 鹏 ， 孟 非
（ 江苏科技大学 电子信息学院 ， 苏 镇江 ２ ２０ ） 江 １０ ３
１ 粒子群优化算 法的选择性神经 网络
集 成 方 法
１１ 粒 子群优 化算 法 的基本原 理 ．
粒子群优 化算 法 （ ａ ｉｅＳ ａ ｐ ｍｚ ｉ ， Ｐｒｃ ｗ ｒ Ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ ｔｌ ｍ ｉ ａｏ Ｐ Ｏ） 一种 基于群 体智 能 的进化 计 算技 术 Ｊ其 思 Ｓ 是 ，
响， 有很 强的非线性特征 。神经 网络集成是用有限个神经 网络对 同一个 问题进行 学习 ， 具 集成在 某输入示 例下 的输 出由构成集成 的各种神经 网络在该示例下的输出共 同决 定。本 文基于粒子 群优化算 法实现 一种选 择性神
位置 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
・
要航 海 国家 十分关 注 的问题 。许 多 学者 近年来 研究 了优 化算 法 在 船 舶 避 碰 上 的应 用 ， 文献 ［ ］ １ 和文 献 ［ ］ 别将 遗传算 法应 用 到 船舶 避 碰决 策 中的危 险 ２分 度确 定 和避让 幅 度 的计 算 ， 考 虑 了方 位 、 离 、 并 距 船
ｃ ｒ ｄ ）・ ｇｅ： ２・ａ （ （ｂ ｔ一 ｋ） ｎ ｓ
ｋ ｄ
．
＋ ｉ ＝ ｄ Ｕｄ ｄ＋ｋ
＝
．
．
络集成方法对船舶碰撞危险度 问题进行了建模 ， 模 型的精度很高； 最后给出结论 。
式中： ｋ和 ｋ分别为粒子 ｉ 在第 ｋ 次迭代中第 ｄ 维
的速度 和 位置 ， 两者 均被 限制在 一 定 的范 围 内；
有 限个神 经 网络对 同一个 问题 进 行 学 习 ， 成 在 某 集
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．
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（） １
（） ２ ，
输入 示例 下 的输 出 由构成 集成 的各 种神经 网络 在该 示例 下 的输 出共 同决 定 ； 后 基 于该 选 择 性 神经 网 然
测 能力 。
基金项 目： 江苏科技大学本科生创新项 目， ：００ ２ ０ 编号 １ ３２ ０４ 作者简介 ： 王鹏（ ９ ８ ， 江苏科技 大学电子信息学 院测 控技术 １８ 一） 男， 与仪器专业学生 ； 孟非（ ９ ７一） 女 ， １７ ， 讲师 ， 研究 方 向为智能技 术在
船舶工程 中的应用。
经网络集成方法 ， 基于该方 法对船舶碰撞危 险度 问题进 行了建模 。仿 真结果表 明 ， 于粒子群 算法 的选择性 并 基 神经 网络集成方法适合 于船舶避碰 问题模型 ， 且模 型的精度很高 。 关键 词 ： 船舶避碰 ； 险度 ； 子群优化算法 ； 危 粒 神经 网络集成
中 图 分 类 号 ：６ ６ １ Ｕ ６ ． 文献标识码 ： Ａ
想 来 源于人 工生 命 和进 化 计 算 理论 ， 早 是受 鸟群 最 觅食行 为 的启 发 提 出的 。在 ＰＯ算 法 中 ， 化 问题 Ｓ 优 的所有 可 能解被 视 为是 搜 索 空 间 中 的一 个 位 置 ， 称 之为 “ 子 ” 粒 。所 有 粒 子 都 有 一 个 由被 优 化 的 函数 决定 的适应 值 ， 了现 在 的 位 置外 还 记 录 了到 目前 除 为止 该粒 子 曾达 到 过 最 好 适 应 值 的 位 置 （ｂｓ） ｐ ｅｔ 和 群 体 中 所 有 粒 子 曾 达 到 过 最 好 适 应 值 的 位 置 （ｂｓ 。对 每个 粒 子 还 需 确 定 一 个 速 度 矢 量 决 定 ｇｅｔ ） 它们 飞翔 的方 向和位 移 。Ｐ Ｏ初 始化 为一 群 随机 粒 Ｓ 子 ， 随机 的初 始解 ， 后粒 子们 参照 最优 粒子 的位 即 然 置在 解 空间 中搜 索 ， 通 过 迭代 找 到 最 优 解 。每 次 并 迭代 时 ， 粒子 根据 如 下 的公 式 来 更 新 自己 的速 度 和
０ 引 言
随着船 舶数 量增 多 、 吨位增 大和速 度提 高 ， 舶 船 碰撞 事故 仍时有 发生 。船 舶 的碰 撞事 故不 仅给 国家 和企 业带 来 巨大 的经 济损 失 ， 而且 对 环 境造 成 恶 劣
的影 响 。 因此 ， 免或 者 减 少 碰撞 事 故 成 为世 界 主 避
ｐｅ 是粒子 ｉ ｂｔ ｓｄ 在第 ｄ维 的个体极值 的位 置；ｂ ｔ ｇｅ： ｓ
收稿 日期 ：０ １ １—１ ２ １ —１ ７
是群体在第 ｄ 维的全局极值的位置 ； ∞为惯性权重； Ｃ 和 ｃ 被称为学习因子 ； ｎ （ 为介于（ ， ） ｒｄ） ａ ０ １ 之间 的随机数 ， 这几个参数决定 了 Ｐ Ｏ的开发能力和探 Ｓ
速 比、 近会 遇距 离 和最 近 会 遇 时 间这 几 个 主要 的 最
因素 ； 献 ［ ］ 粒 子 群 算 法 应 用 到船 舶 转 向 角 的 文 ３将
确定 上 ， 虑 到 了最 近 会 遇距 离 和 最 近会 遇 时 间 ２ 考
个 因素确定 船 舶 转 向角 ； 献 ［ ］ 析 了 避 碰 自动 文 ４分 化 的研 究 现状及 存在 的主要 问题 和对 策 。考 虑 到船 舶碰撞 危 险度 的确 定 是一 个 复 杂 的过 程 ， 很 多 因 受 素 的影 响 ， 具有很 强 的非线 性特征 ， 文将神 经 网络 本 技术 用于 建模该 问题 。本 文首先 基 于粒子群 优化 算 法实 现 了一种选 择 性 神经 网络 集 成方 法 ， 方 法 用 该
第２ ９卷
第 ２期
江苏船舶
ＪＡＮＧＳ ＨＩ Ｉ ＵＳ Ｐ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ２ １２ ． Ａｐ ． ｒ ２０１ ２
２１ ０ ２年 ０ ４月
基 于选 择 性 神 经 网络 集成 的船 舶 避 碰 问题 研 究
王 鹏 ， 孟 非
（ 江苏科技大学 电子信息学院 ， 苏 镇江 ２ ２０ ） 江 １０ ３
１ 粒子群优化算 法的选择性神经 网络
集 成 方 法
１１ 粒 子群优 化算 法 的基本原 理 ．
粒子群优 化算 法 （ ａ ｉｅＳ ａ ｐ ｍｚ ｉ ， Ｐｒｃ ｗ ｒ Ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ ｔｌ ｍ ｉ ａｏ Ｐ Ｏ） 一种 基于群 体智 能 的进化 计 算技 术 Ｊ其 思 Ｓ 是 ，