摘要：以自动引导车利用率最大和能源消耗量最小为目标,建立AGV调度优化数学模型,设计7种不同调度策略作为可变调度策略空间,提炼自动引导车调度问题的状态特征和奖励函数,提出一种基于深度Q学习网络算法(deep Q-network,DQN)的可变调度策略的调度算法。算例分析结果表明:与GA算法和Q-learning算法相比,采用基于DQN的调度优化方法求得的调度方案可使自动引导车的利用率分别提高14.76%和19.92%;能源消耗方面,采用DQN算法求得的调度方案平均能耗与GA算法和Q-learning算法相比分别降低16.88%和10.77%。通过与固定调度策略相比,平均利用率提升12.39%,平均能耗降低7.58%。可见本文方法的求解质量更高,同时与固定策略相比验证了所提出可变策略的有效性。

摘要：随着绿色与可持续发展要求的提出,使用电动物流车进行冷链物流配送逐渐成为热点,在考虑充电策略、车辆载重和客户时间窗等约束下,构建了配送总成本最小化为目标的电动车辆在冷链物流配送中的路径优化模型。根据设计的模型特点,提出了一种结合海洋捕食者和蚁群算法的混合算法进行求解,该算法有效提高了搜索能力和全局信息捕捉。根据算例分析对比可知,与完全充电策略相比,采用部分充电策略可以提高配送效率,有效降低了17.34%物流成本。通过设置车辆最大载重和不同充电站排队时间,分析车辆最大载重和充电站排队时间对物流总成本的影响,从而为企业提供不同车辆的选择。用实际案例和具体数据进行实验,验证了构建模型的有效性,证明了算法的高效性。

摘要：航海工艺品作为重要海洋文化资源,在“海上丝绸之路”时域下将迎来创造性转化、创新性发展。把文化资源优势转化为经济发展优势,为传统手工艺品行业改革提供经验,并助力中华文化交流传播、讲好中国故事等方面发挥独特作用。通过市场问卷调查研究以及中外航海工艺品产业比对分析,航海工艺品发展存在产业规模较弱、品牌意识不强、创新性不足、宣传力度不够、设计人才短缺等问题。为此提出系统梳理航海文化元素,并与航海工艺品形成创新性融合;开展线上线下多渠道宣传,凸显出航海工艺品文化价值、艺术价值与经济价值的多重属性;加强航海工艺品设计人才的梯队培养和权益保障。

摘要：基于级联失效理论,提出一种船舶碰撞事故关键致因链识别方法。首先将船舶碰撞事故致因因素抽象为网络模型,然后设计基于级联失效理论的致因链识别方法,最后利用100起船舶碰撞事故对该方法进行案例分析。结果表明:该方法能够有效识别船舶碰撞事故关键致因链,可为船舶需求优先级管理提供一定的理论依据和决策支持。

摘要：针对厦门邮轮中心至鼓浪屿旅游客船航线航班在节假日高峰期无法满足游客需求的现状问题,文章以现有客船和航班数为基础,设计了客船航班加密方案,分析了航班加密后通航存在的风险,并在十一期间游客高峰期时段对航班加密方案进行了应用验证,验证结果表明本文设计的航班加密方案切实可行,提出的安全保障措施合理有效。

摘要：针对商超配送多批次、小批量的实际情况,综合考虑了需求点的服务时间窗、最小配送量、访问次数等要求,设计了一种新的拆分策略,即“最大车辆载重量—最小配送量”需求拆分策略,构建相关商超配送车辆路径优化模型,并使用人工免疫算法对该模型进行求解。由于需求拆分车辆路径问题是一个复杂的组合优化过程,考虑到传统人工免疫算法局部搜索能力不足的局限,设计了多种变邻域操作改进人工免疫算法,并采用轮盘赌选择法将变邻域操作用于抗体突变,形成变邻域人工免疫算法。通过数值仿真实验,结果显示,变邻域人工免疫算法比人工免疫算法求得的综合成本平均优化3%~5%,碳排放相关成本平均降低5%~10%。

摘要：设计了一种基于地铁的城市物流配送网络,以配送时间及配送费用为目标,以货车及地铁的载重限制、货物运输流向及相关变量限制为约束,构建双目标配送路径选择模型,通过改进遗传算法对模型进行求解,得出货物调度时间及费用成本。以厦门市的数值为例进行分析,结果表明,当决策者选择偏好为(0.1,0.9)时,配送总运输时间为11.3 h,配送总运输费用为20206.65元。当物流中心与终端站点距离较近时,采用地铁运输会增加配送节点,导致运输成本增加。表明地铁参与运输对中长距离的货物配送更有利。

摘要：鉴于航海模拟器在教学中的广泛应用,应用航海模拟器进行协调避碰辅助决策及其决策可视化训练是船舶避免碰撞不可或缺的针对性培训项目。基于船舶避碰辅助决策的功能原理,运用几何理论分析紧迫危险下典型会遇态势协调避让,结合雷达避碰辅助决策功能界面及紧迫危险协调避碰案例的设计,探讨两船协调避碰辅助决策可视化及其解析在航海模拟器教学改革的应用。通过典型紧迫危险协调避让场景模拟器训练,使学员掌握紧迫危险协调避让的方法,保证船舶航行安全。

摘要：近年来,随着高分辨率遥感影像和船舶智能化的发展,通过遥感技术在大范围内对船舶目标进行检测识别已在海洋监管和安全等领域发挥出重要的现实意义。考虑到人类的视觉回路系统中对外界特定目标有很强的方向选择性,借鉴视觉的方向选择性机制,将有助于提升舰船检测识别任务的性能。从3个方面来模拟这种视觉的方向性选择机制:对卷积层采用Gabor卷积核分解的方法来模拟视觉回路的方向性,使深度卷积网络具有方向不变性;通过采用方向回归的方式估计舰船目标的主方向,模拟方向性选择机制;结合方向性目标来提升舰船检测识别任务的性能。试验结果表明:与快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)、单步多框检测(SSD)和定向响应网络(ORN)方法相比,该方法能取得较好的效果,表现出潜在的优势,均值平均精度(mAP)可达到约98%。

摘要：为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模控制算法;将跟踪误差设计为滑模函数,设计线性矩阵不等式,求解状态反馈增益;基于二次型Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性;设计切换函数,使系统对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性,避免出现抖振现象;对基于线性矩阵不等式的滑模控制器进行仿真,计算出动力定位船舶在无扰动的匀速运动和有外界环境扰动的变速运动2种不同情况下的前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进加速度、横荡加速度、艏向角加速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等;分析了状态反馈增益线性矩阵、边界层、切换项增益等参数对控制性能的影响。研究结果表明:采用基本滑模控制使前进速度达到期望值所需的上升时间为29s,而新算法为15s,节约了48.28%;采用基本滑模控制使横荡速度达到期望值所需的上升时间为24s,而新算法为14s,节约了41.67%;采用基本滑模控制使艏向角速度达到期望值所需的上升时间为13s,而新算法为10s,节约了23.08%。可见,设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性,具有控制输入连续、控制抖振小、不存在过高增益等特点。