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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明涉及动力定位船舶推力分配技术领域，具体涉及一种基于改进蜣螂算法的船舶推力分配方法，包括：1、初始化船舶各类参数；2、根据当前和历史数据信息计算推力分配等式约束项特解、个体变量动态边界；3、初始化改进蜣螂优化算法参数，包括种群大小、最大迭代次数、运用空间区块化和“精英”筛选法获取初始种群等；4、运用原始蜣螂优化算法进行个体变量更新；5、运用变步长“类梯度法”进行个体变量更新；6、判别是否达到最大迭代次数，是则执行步骤7，否则执行步骤4；7、输出推力分配结果，更新船舶状态参数，跳至步骤2进行下一个周期推力分配计算。本发明能够以较少迭代次数获取推力分配全局最优解，提高船舶推力分配精度。

主权项：1.一种基于改进蜣螂算法的船舶推力分配方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、初始化船舶各类参数：结构参数、状态参数、推力和角度约束条件、推进器功率与推力关系系数、计算增量式等式约束项齐次线性方程组解；其中，增量式等式约束项齐次线性方程组表达式为： 其中，lxn，lyn为第n个推进器船体坐标，求上述齐次线性方程组解，其中，基础解为Y1，Y2，…，Ym，对应的基础解系数选为个体变量，分别为r1，r2，…，rm，ΔTxn和ΔTyn为推进器n在x轴和y轴上的增量式推力分量；步骤2、根据当前和历史数据信息计算推力分配等式约束项特解、个体变量动态边界；其中，等式约束项特解为w为权值系数，Δτc为增量式推力期望值；个体变量动态边界的界定是通过构造不等式约束矩阵利用消元法求取；步骤3、初始化改进蜣螂优化算法参数，包括种群大小、最大迭代次数、运用空间区块化和精英筛选法获取初始种群；步骤4、运用原始蜣螂优化算法进行个体变量更新，具体实现步骤如下：步骤4.1、判别当前更新个体是否为滚球蜣螂，否则执行步骤4.2，是则生成0,1之间的随机数δbr，并用下列判别式更新蜣螂位置； xit+1＝xit+tanθ|xit-xit-1|δbr＞Cbr其中Cbr为设定常数，θ为介于0至π的偏转角度，但当θ等于0、π2或π时位置不更新，xit为滚球蜣螂i在第t次迭代时的位置，Xw为全局最差位置；步骤4.2、判别当前更新个体是否为卵球，否则执行步骤4.3，是则根据下列公式更新卵球位置； 其中和分别为产卵区的上界和下界，且Bit为卵球i在第t次迭代时的位置，b1和b2为随机变量，Lb和Ub分别为原优化区域的下界及上界，X*为当前局部最优位置，R＝1-ttmax，tmax为最大迭代次数；步骤4.3、判别当前更新个体是否为小蜣螂，否则执行步骤4.4，是则根据下式更新小蜣螂位置； 其中和分别为觅食区的上界和下界，且C1为符合正态分布的随机变量，C2为取值0至1之间的随机数，Xb为全局最优位置；步骤4.4、根据下式更新偷盗蜣螂位置；xit+1＝Xb+S×g×xit-X*|+xit-Xb其中S为设定常数，g为一维随机向量，维度与个体变量维度相等；步骤5、运用变步长类梯度法进行个体变量更新，其基本思想是：选取需要深度优化的个体沿若干等距空间进行搜索，获取最优进化方向，沿该方向继续搜索进化直至进化停止或达到设定进化次数，重复以上等距空间最优方向多步搜索法直至满足进化结束条件；所述步骤5中，变步长类梯度法更新个体变量的具体实施方法为：设进行变步长类梯度法深度优化的某个最优粒子为Xb，步骤5.1、初始化参数，随机产生M个方向粒子XS，其中M2个粒子由混沌算子生成，其它M2个粒子运用小孔成像反向学习法生成，等距空间最优方向多步搜索法最大迭代次数为Md；步骤5.2、计算Xb沿着M个方向更新值，其中第i1≤i≤M个方向更新方法如下： 其中s1为步长系数，Xbi和XSi分别为粒子Xb和XS的第i维变量，Xbi＝Xbi+ΔXbi按照上述公式对M个方向分别计算粒子Xb的更新适应度值，选取最优适应度值并记该最优适应度值对应的更新方向为M个方向中最优更新方向ΔXbest，判别粒子是否得到优化，是则执行步骤5.3，否则执行步骤5.5；步骤5.3、沿最优方向继续最优粒子Xb优化，更新方法如下：Xb＝Xb+Cs1ΔXbestCs1为步长系数，计算粒子Xb适应值并判别是否得到优化，是则更新粒子Xb最优解和粒子最优适应度值，更新Cs1＝Cs1×Cs2，Cs2为变步长因子，返回步骤5.3，否则执行步骤5.4；步骤5.4、判别是否达到等距空间最优方向多步搜索法最大迭代次数Md，否则更新s1、Cs1和Cs2的值并返回步骤5.1，是则执行步骤5.5；步骤5.5、深度优化结束，更新个体和全局最优值；步骤6、判别是否达到最大迭代次数，是则执行步骤7，否则执行步骤4；步骤7、输出推力分配结果，更新船舶状态参数，跳至步骤2进行下一个周期推力分配计算。

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百度查询： 南通大学 一种基于改进蜣螂算法的船舶推力分配方法