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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种考虑切换代价的无人船编队动态队形调整方法，S1：构建无人船编队能耗计算模型，无人船编队能耗计算模型用于计算编队总能耗；S2：构建编队能耗历史数据矩阵和编队能耗当前数据矩阵；S3：构建动态目标函数，基于动态目标函数和编队能耗当前数据矩阵得到当前动态数据矩阵；构建编队能耗未来数据矩阵，从而得到编队能耗时域数据库；S4：基于时域鲁棒优化算法和动态目标函数确定合理的局部最优决策变量；S5：采用野狗优化算法对合理的局部最优决策变量进行优化，最终得到最优间距配置序列；构建的无人船编队队形即为无人船节能编队队形。本发明不仅为无人船编队在海浪中持续航行提供一种低成本调度的队形切换决策，还可以确保编队调整后的队形仍具有节能效果，实现无人船编队在长距离航行中的动态节能，为推动船舶绿色航运事业的发展起到关键作用。
主权项：1.一种考虑切换代价的无人船编队动态队形调整方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：获取若干个编队总阻力，并基于所述编队总阻力构建无人船编队能耗计算模型，所述无人船编队能耗计算模型用于计算编队总能耗；S2：基于所述编队总阻力和无人船编队能耗计算模型构建编队能耗历史数据矩阵和编队能耗当前数据矩阵；S3：基于所述无人船编队能耗计算模型构建动态目标函数，基于动态目标函数和编队能耗当前数据矩阵得到当前动态数据矩阵；基于所述编队能耗历史数据矩阵和所述当前动态数据矩阵构建编队能耗未来数据矩阵，从而得到全航程下的所有间距配置和能耗值，即编队能耗时域数据库；S4：基于时域鲁棒优化算法和所述动态目标函数从所述编队能耗时域数据库中初步确定合理的局部最优决策变量，以及合理的局部最优决策变量对应的局部最小切换代价，所述决策变量为无人船编队的间距配置序列；S5：采用野狗优化算法对所述合理的局部最优决策变量进行优化，最终得到全局最优决策变量，即兼顾最小能耗和最小切换代价的最优间距配置序列；基于所述最优间距配置序列所构建的无人船编队队形即为无人船节能编队队形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种考虑切换代价的无人船编队动态队形调整方法
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