摘 要

随着石油资源的日渐减少，“节能减排”已经成为整个社会关注的重点。船舶，作为一个耗能大户，必然是“节能减排”里面的重点。围绕船舶“节能减排”的研究课题和方向有很多，但是绝大多数课题将重点放在船舶的内部机理上。本文也以船舶“节能减排”为研究方向。但为了弥补这一方面研究的不足，本文重点研究和分析了船舶在降速航行过程中的航线设计，以期通过降低船舶航行速度来降低船舶的油耗率，再通过优化船舶的航线，减小航行周期的增加，从而达到节能减排的目的。在设计船舶降速航行的航线时，本文采用遗传算法进行设计，并通过MATLAB来实现算法。本文选取的是对从意大利的那不勒斯到西班牙的阿利坎特的航线进行航线设计，最终航线设计的结果以图片的形式表现。

关键字：降速航行；节能减排；航线设计；遗传算法；船舶

Abstract

With the oil resources reducing gradually, “energy saving and emission reduction” has attracted attention of the whole society. Ship, as a major energy consuming, is bound to a key point in “energy saving and emission reduction”. There are many research topics and directions about the “energy saving and emission reduction”, but most of the topics will be focused on the internal mechanism of the ship. This paper also chooses “energy saving and emission reduction” of ships as research direction. But in order to make up the deficiency of the research on this aspect, mainly focus on designing optimize routing of ship which is navigated at reduced speed, expecting to get lower fuel consumption rate by reducing the speed of ship, then, though optimize the routing to decrease the increase of navigation cycle, so as to achieve the purpose of “energy saving and emission reduction”. This paper uses genetic algorithm to design and implement the design of routing in the course of reducing the speed of ship by MATLAB. This paper selects the route to Alacant, Spain from Napoli, Italy to design, final design results is showed in the form of pictures.

Key words：Navigation at reduced speed; Energy saving and emission reduction;

Routing design; Genetic algorithm; Ship;

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景、目的和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 本文设计思路 2

1.4 本文创新点 3

第2章 航线优化算法的选定 4

2.1 航线优化算法的种类 4

2.2 航线优化算法的比较 4

2.2.1蚁群算法 4

2.2.2神经网络算法 4

2.2.3遗传算法 4

2.2.4 粒子群算法 5

2.3 航线优化算法的确定 5

第3章 船舶经济航速与油耗量的关系 6

3.1 船舶阻力分析 6

3.1.1 水阻 6

3.1.2 风阻 8

3.1.3 船舶的总阻力 9

3.2 船舶的经济航速 10

3.3 船舶经济航速与通航环境的关系 11

3.4确定经济航速与油耗量之间的关系 11

3.4.1经济航速与油耗量的关系 11

3.4.2 耗油量在航线设计中的作用 12

第4章 使用MATLAB进行遗传算法模拟 13

4.1 遗传算法 13

4.1.1 遗传算法流程 13

4.1.2 适应度函数的选择 14

4.1.3 遗传算子 15

4.2 MATLAB介绍 16

4.3 使用MATLAB实现遗传算法 16

4.3.1 基本参数的选择以及船舶的基础数据 16

4.3.2仿真运算结果 18

4.4结论分析 18

第5章 总结与展望 20

5.1总结 20

5.2展望 20

参考文献 21

致谢 22

第1章 绪论

1.1 研究背景、目的和意义

对当今社会而言，“节能减排”可以说是整个能源行业的重中之重。对于无论是能源消耗量还是排放量都是大户的船舶行业来说，“节能减排”就显得更加重要了。能源逐渐减少，燃料的价格逐渐的上升以及人们对于绿色经济的强烈要求，直接促成了社会对船舶行业的新的要求。

“节能减排”的方式有很多，有的从船舶的内部构造进行改进，有的则进行船舶的外部优化。而对船舶而言，最直接，有效的“节能减排”手段便是采用经济航速航行。不同的通航环境会对经济航速产生不同的影响，而通航环境本身又与航线设计所设计的航线密切相关，因此，本设计的着重点就是对船舶的外部航行环境进行优化，对降低航速后的航线进行优化设计，从而直接减少船舶航行过程中的能量消耗，提高能效。

希望通过本设计，在保证船舶安全航行的前提下，设计出船舶的最佳航线，即船舶的航行距离最短、航行时间最短、同时“船损与货损”最小，以降低运营成本，提高运行效率，提高船舶的能效，减少船舶尾气的排放。

1.2 国内外研究现状

国内外学者关于航线优化的研究已经取得了一定的理论成果，提出了多种不同的设计方法，例如有的采用遗传算法，有的则依据电子海图进行航线设计，还有的采用蚁群算法进行优化设计……方法有很多种，每一种方法都各有各的优缺点。相较之下，采用遗传算法的路径规划问题更为突出一点，毕竟算法本身具有更好的适用性。很多学者也对遗传算法提出了一些改进的意见并且给出了在路径规划方面的应用，例如，李擎和冯金玲等人在“自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用^[1]”中，提出了很清晰明了的遗传算法算例；又如，唐琳，蔡德荣和黄猛在其“ 基于改进遗传算法的舰船路径规划^[2]”中，对遗传算法进行了改进，并优化了遗传算子，来实现更高效率的路径规划。

在航线优化过程中，人们常常用船舶航行的时间最短，船舶航行总能量的消耗最低，或者航线的总航程最短等等，作为进行优化的目标函数。这些方法各有长处，但是，在优化的过程中，他们往往将船舶的经济航速看作是定值，这就导致优化的航线与实际航行的情况仍然存在着差异。从谢光明“船舶降速航行的经济性和排放变化分析^[3]”中，不难看出，每海里耗油量与速度的平方成正比，这就使得降低航速可以收到更好的节能效果。因此，采用降速航行的总能耗作为航线优化设计的目标函数，成为了很多学者的研究对象。例如：Inge Norstad， Kjetil Fagerholt和Gilbert Laporte在其“Tramp ship routing and scheduling with speed optimization^[4]”中，对航速与航线设计进行的研究。Yu-Hsien Lin, Ming-Chung Fang 和 Ronald W. Yeung。在其“The optimization of ship weather-routing algorithm based on the composite influence of multi-dynamic elements^[5]”还对基于气象环境的航线设计进行了探讨。同样，在国内，李远林和陈宏彬，在其“船舶最佳气象航线的设计^[6]”中也对气象航线进行了一定程度的探讨。