基于遺傳算法的油田群水域航路規(guī)劃模型研究*

馬全黨 彭宇飛 何 穎 江福才

(武漢理工大學(xué)航運學(xué)院1) 武漢 430063) (內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室2) 武漢 430063) (深圳招商蛇口國際郵輪母港有限公司3) 深圳 518000)

基于遺傳算法的油田群水域航路規(guī)劃模型研究*

馬全黨1,2)彭宇飛1,2)何 穎3)江福才1,2)

(武漢理工大學(xué)航運學(xué)院1)武漢 430063) (內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室2)武漢 430063) (深圳招商蛇口國際郵輪母港有限公司3)深圳 518000)

為了保障油田群水域船舶通航安全，選擇油田群水域船舶航路規(guī)劃模型作為研究對象，立足于將現(xiàn)有最優(yōu)化理論有效的應(yīng)用于油田群水域航路規(guī)劃問題中，旨在對油田群水域內(nèi)的通航船舶做系統(tǒng)的航路規(guī)劃.提出了多目標(biāo)航路規(guī)劃模型，并利用遺傳算法求解最優(yōu)路徑，為油田群水域的航路規(guī)劃、安全監(jiān)管等方面提供理論支撐和技術(shù)支持.

油田群水域；遺傳算法；轉(zhuǎn)向角；適應(yīng)度函數(shù)；航路規(guī)劃

0 引 言

海底油氣資源蘊藏較豐富的水域群聚性的分布著鉆井平臺，平臺本身的礙航性和服務(wù)船舶的頻繁活動使得油田群水域的通航環(huán)境日益復(fù)雜[1].因此，海上鉆井平臺以及平臺服務(wù)船舶與過往油田群水域的其他船舶之間的碰撞風(fēng)險大大增加，該水域的通航安全和防污形勢日趨成為當(dāng)今航海界備受關(guān)注的焦點問題.在充分考慮油田群水域復(fù)雜通航環(huán)境基礎(chǔ)上，合理的規(guī)劃約束過往船舶通航路徑即做好航路規(guī)劃，能減少船舶的碰撞幾率，改善和優(yōu)化該水域的通航環(huán)境[2].

郭禹[3]在對典型水域船舶追越問題的探究中提出了能見度不良情況下最小安全追越距離的概念，尤其對分道通航中的追越問題做了詳細(xì)和深入的研究.提出了標(biāo)準(zhǔn)分隔寬度可以作為計算船舶通航分道尺度的理論依據(jù)的說法.劉敬賢等[4]基于渤海灣水域多種通航環(huán)境因子量化解析結(jié)果，提出了渤海水域的船舶定線制最優(yōu)比選方案.劉瑩[5]提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的航路規(guī)劃方法，改進(jìn)了人工繪制航線費時費力、不準(zhǔn)確，以及應(yīng)用范圍狹窄的缺陷.沈崇松[6]在充分考慮渤海海域油田平臺礙航性和油田服務(wù)船舶操縱性能的基礎(chǔ)上對平臺安全區(qū)范圍進(jìn)行定量研究，為過往船舶和油田服務(wù)船舶在油田群水域的避讓行動提供了必要的理論支撐.

油田群水域航路規(guī)劃屬于多目標(biāo)非線性尋優(yōu)范疇，實現(xiàn)過程較為繁瑣和復(fù)雜，其核心問題是統(tǒng)籌處理多個優(yōu)化目標(biāo)[7-8].航路規(guī)劃既要考慮通航安全性，又要兼顧經(jīng)濟(jì)性，力求航程較短，同時還要考慮船舶操縱性能、操船者的主觀意識，以及通航環(huán)境因素.遺傳算法具有的內(nèi)在隱蔽性和全局等尋優(yōu)能力使得其仍是當(dāng)前處理多目標(biāo)最優(yōu)化問題時最佳的工具和方法[9].

1 多目標(biāo)航路規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)設(shè)計

1.1 航路安全

航路安全是指規(guī)劃的航路能最大限度地保障船舶通航安全，避免與海洋平臺發(fā)生碰撞等事故，航路安全是航路規(guī)劃問題中最重要、也是最基本的期望指標(biāo)之一.本文利用規(guī)劃航路與海洋平臺的距離d作為安全性能的評估依據(jù)，這種方法較為簡單且易于實現(xiàn).本文對海洋平臺劃定了安全領(lǐng)域，所以認(rèn)為安全領(lǐng)域外的水域均為可航水域，為了保證可航水域無差別性，擬利用航路是否穿越海洋平臺安全領(lǐng)域為判斷標(biāo)準(zhǔn).

航路安全性度量標(biāo)準(zhǔn)是海洋平臺與航路點距離越大越好，目標(biāo)函數(shù)是求解最小化問題，即

(1)

(2)

式中：dj為海洋平臺與航路點之間的距離；Rs為海洋平臺與航路點之間的安全距離；ro為懲罰函數(shù)，要取得合適，懲罰值過大或過小都可能使收斂得到不合理的解.

1.2 轉(zhuǎn)向角

考慮到船舶操縱性較為特殊，尤其是大型船舶，通常操縱性較差，主要體現(xiàn)在航行過程不能進(jìn)行大幅度轉(zhuǎn)向操作，所以希望船舶在航行過程中的航路沒有大幅度轉(zhuǎn)向，從而保證船舶通航的安全性和穩(wěn)定性.本文借用航海習(xí)慣中船舶轉(zhuǎn)向角越小，船舶越穩(wěn)越安全的方法，將一次性轉(zhuǎn)向角度限定為不超過30°，且角度越小，航路越優(yōu).

根據(jù)本文設(shè)定，規(guī)劃航路中存在n個結(jié)點時，包含了n-1個航路段，每個航路段間存在著折點，即存在n-2個折點，每個折點即為一個夾角，兩個相鄰航路的夾角A利用余弦公式求得，見圖1.

圖1 航路夾角示意圖

當(dāng)角度A越大時，得到的cosA值越小，反之值越大，在航路優(yōu)化中，考慮到船舶操縱性能有限，船舶轉(zhuǎn)向角不能過大，即期望cosA值越小越好，同時，由于船舶轉(zhuǎn)向角度最好小于30°，設(shè)定A≥150°.余弦公式為

(3)

轉(zhuǎn)向角的度量采用夾角余弦來度量，A角度越大，cosA值越小，與最小化求解相匹配的，但是考慮到當(dāng)A>90°后，cosA為負(fù)值，所以本文采用倒數(shù)形式設(shè)定公式為

(4)

式中：A≥150°

1.3 操船者的主觀意識

操船者對于船舶的航線設(shè)計一般基于航海習(xí)慣，然而計算機(jī)自動規(guī)劃的航路可能不是最符合航海習(xí)慣的航路，為了在航路規(guī)劃中體現(xiàn)航海習(xí)慣這一特點，本文將操船者的主觀意識作為一個目標(biāo)指標(biāo)加入進(jìn)來.為方便起見，將操船者的主觀意識轉(zhuǎn)換為航路引導(dǎo)點來解決這一問題，即在通航環(huán)境中設(shè)計航路引導(dǎo)點G，G是以(Xg，Yg)為圓心，rG為半徑的一個作用圓區(qū)域，設(shè)定船舶規(guī)劃的航路必須經(jīng)過該區(qū)域，將航路規(guī)劃走向引向航海習(xí)慣性選擇的海域.

設(shè)在航路規(guī)劃中設(shè)定航路引導(dǎo)點G，引導(dǎo)點個數(shù)有K個，G1，G2，…，GK(K>0)，任一引導(dǎo)點位置Gt=(xt,yt)，半徑設(shè)定為rG，見圖2.

圖2 引導(dǎo)點作業(yè)區(qū)域示意圖

設(shè)定，任一引導(dǎo)點Gt到航路段pi～pi+1的距離為dti，dt為任一引導(dǎo)點Gt到航路的最短距離.當(dāng)航路經(jīng)過該區(qū)域時，即視為該航路引導(dǎo)點產(chǎn)生作用，引導(dǎo)點中心到與航路最短距離dt小于引導(dǎo)半徑rG，引導(dǎo)作用產(chǎn)生.為了保證作用圓區(qū)域內(nèi)的引導(dǎo)作用一致，此目標(biāo)的判定也利用圓與線段交點的有無來做標(biāo)準(zhǔn).

航路引導(dǎo)點與航路距離的計算是與最小化求解相匹配的，鑒于航路只要經(jīng)過引導(dǎo)點，引導(dǎo)作用就有效這一設(shè)定，為了避免引導(dǎo)點認(rèn)為航路越接近引導(dǎo)點中心的航路越優(yōu)這一現(xiàn)象.設(shè)定當(dāng)航路與引導(dǎo)點的距離dt≤rG，dt統(tǒng)一取值ro，(ro為罰函數(shù))即設(shè)定存在引導(dǎo)點與航路點最短距離小于引導(dǎo)圓半徑，航路引導(dǎo)就發(fā)揮作用，公式為

(5)

(6)

1.4 航路總航程

航路總航程目標(biāo)指標(biāo)是船舶航路規(guī)劃目標(biāo)中最基礎(chǔ)的問題，對于多目標(biāo)航路規(guī)劃問題來說，在其他幾個目標(biāo)指標(biāo)均滿足的情況下，規(guī)劃的航路航程越短越好.

根據(jù)本文設(shè)定，航路航程是由各個航段航程累加值，各個航段航程計算公式為

di=d(pi,pi+1)=

(7)

航路總航程的計算也是與最小化求解相匹配的，即求解l的最小值，設(shè)定公式為

(8)

2 基于遺傳算法的多目標(biāo)航路規(guī)劃

2.1 多目標(biāo)航路規(guī)劃模型設(shè)計

判斷矩陣中每一列元素都近似的反映了權(quán)值的分配情況，因此采用算術(shù)平均法來估計權(quán)重值[10]，得

(9)

綜合考慮了航路安全性、轉(zhuǎn)向角、操船者的主觀意愿和航路長度四項目標(biāo)，構(gòu)建了上述目標(biāo)函數(shù)，對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行量綱一的量化，規(guī)范化處理，得

(10)

這些因素的融合構(gòu)成了新的適應(yīng)度函數(shù)公式為

(11)

(12)

2.2 遺傳算法過程

遺傳算法需要利用編碼設(shè)計將表現(xiàn)型轉(zhuǎn)化為基因型，在初始種群產(chǎn)生后，按照達(dá)爾文理論適者生存、優(yōu)勝劣汰的自然進(jìn)化原理進(jìn)行進(jìn)化，通過隨機(jī)選擇算子、交叉算子和變異算子等遺傳操作，并對于每一代產(chǎn)生的個體，包括子個體和父個體都要進(jìn)行適應(yīng)度的評估，并在其中選擇出適應(yīng)度高的個體，淘汰適應(yīng)度低的個體，使個體的適應(yīng)度越來越好，直到抵達(dá)最優(yōu)解[11].

遺傳算法的基本步驟如下.

步驟1 編碼，參數(shù)賦值.

步驟2 產(chǎn)生初始種群p(t).

步驟3 借助適應(yīng)度函數(shù)評估每個體的適應(yīng)度值.

步驟4 選擇算子操作.

p′(t)=Selection[p(t)]

步驟5 重組算子操作.

p″(t)=Rproduction[p′(t)]

步驟6 變異算子操作.

p?(t)=Mutation[p″(t)]

步驟7 評價群體適應(yīng)度值.

步驟8 判斷是否滿足終止進(jìn)化代數(shù)，如滿足則輸出結(jié)果，反之返回步驟4.

3 算法驗證

以某油田群水域作為研究背景，該油田群水域以三座中心海洋平臺為基礎(chǔ)，其余海洋平臺發(fā)散分布在中心海洋平臺周圍，大部分海洋平臺有海底管線連接，將油氣匯集到中心海洋平臺后再輸送至總部，部分海洋平臺由運輸船取油運輸.圖3為具有一般海上石油平臺分布特征的典型水域，本文利用此水域?qū)铰芬?guī)劃模型進(jìn)行驗證，該水域海圖比例為166∶1，海圖信息主要包括港口位置坐標(biāo)以及海洋平臺位置坐標(biāo).設(shè)定船舶來自天津港方向向港口棧橋碼頭行駛，即設(shè)定起點位置為S1，目地位置為S2，并在通航環(huán)境中海洋平臺數(shù)量較少的水域劃定引導(dǎo)點G1.

圖3 船舶通航環(huán)境處理結(jié)果示意圖

船舶適應(yīng)度函數(shù)為

(13)

式中：w1=0.34；w2=0.19；w3=0.4；w4=0.07.

圖4為目標(biāo)值變化.由圖4可知，目標(biāo)函數(shù)值在0～320迭代次數(shù)間呈遞減態(tài)勢，目標(biāo)函數(shù)值銳減，函數(shù)值在迭代320次后呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢，整體迭代過程中，函數(shù)值下降了8 000，種群收斂效果良好，種群進(jìn)化時間為10.49 s.

圖4 目標(biāo)值變化

根據(jù)遺傳算法搜索的航路，來自天津方向的船舶航路規(guī)劃結(jié)果見圖5.

圖5 船舶航路規(guī)劃結(jié)果

船舶多目標(biāo)航路規(guī)劃模型規(guī)劃的航路總里程為31.6 n mile.航路中存在五個轉(zhuǎn)角，其中最大轉(zhuǎn)角為29.48°，滿足大型船舶操縱性能的要求；距離最近的海洋平臺為N14，最近距離為2.5 n mile，滿足通航安全中與海洋平臺最小距離的要求；規(guī)劃航路與引導(dǎo)圓G1相切而過，引導(dǎo)圓起到了引導(dǎo)作用將規(guī)劃航路引向海洋平臺稀少的海域，規(guī)劃航路滿足多目標(biāo)航路規(guī)劃要求.

圖6為來自天津方向的BFAL7油船的部分觀測航跡圖，根據(jù)與多目標(biāo)航路規(guī)劃模型規(guī)劃結(jié)果(見圖5)對比可以看出，多目標(biāo)航路規(guī)劃模型規(guī)劃的航路與實際航線較為契合.因此本文多目標(biāo)航路規(guī)劃模型具有科學(xué)合理性和工作實用性.

圖6 BFAL7油船航跡

4 結(jié) 束 語

綜合考慮船舶通航安全的多個目標(biāo)要素，借助遺傳算法原理構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù)航路規(guī)劃模型，并進(jìn)行模型求解和實例驗證，進(jìn)一步驗證了所建模型和計算方法的科學(xué)性和可靠性.

本文的研究工作豐富了當(dāng)前解決油田群水域航路規(guī)劃問題的理論基礎(chǔ)，對保障人民生命財產(chǎn)安全、降低海上油氣污染風(fēng)險、維護(hù)航運和石油企業(yè)的利益，以及促進(jìn)油田群腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實意義.

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Shipping Route Planning Model of Oilfield Waters Based on Genetic Algorithm

MA Quandang1,2)PENG Yufei1,2)HE Ying3)JIANG Fucai1,2)

(SchoolofNavigation,WuhanUniversityoftechnology,Wuhan430063,China)1)(HubeiKeyLaboratoryofInlandShippingTechnology,Wuhan430063,China)2)(ShenzhenChinamerchantsShekouinternationalcruisehomeportCo.Ltd.,Shenzhen518000,China)3)

To ensure the navigational safety of oilfield waters, the route planning model in oilfield waters is studied. Applying the optimization theory, the route of ship navigating in oilfield waters is designed systematically. Using genetic algorithm to solve the optimal path, multi-objective route planning model is proposed in this study, which can provide the theoretical foundation and technical support for route planning and safety supervision in oilfield waters.

oilfield waters; genetic algorithm; angle of turn; fitness function; shipping route planning

2017-06-02

*國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目資助(20161049712002)

U491

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.04.021

馬全黨(1983—)：男，碩士，實驗師，主要研究領(lǐng)域為水上交通安全與環(huán)境保障