海港船舶交通与引航员协同调度优化策略

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本研究论文深入探讨了"海港水域船舶交通与引航员联合调度"这一关键议题,特别是在繁忙的海港中,船舶交通管理和引航员管理对于有效缓解港口拥堵和提升船舶服务质量具有决定性的影响。论文的核心关注点在于如何通过整合这两个领域的管理策略来优化整个系统效率。 首先,作者针对海港的综合船舶交通和引航员调度问题提出了一个创新的解决框架。他们构建了一个考虑船舶和引航员时空成本的复杂网络模型,目标是通过最小化船舶靠泊和离港延误成本、未满足的服务请求成本以及引航员派遣成本来实现整体优化。这个模型充分考虑了航道的高效利用和码头锚地的合理分配,以确保船舶流畅地进出港口。 在方法论上,论文采用了拉格朗日松弛算法来求解这个问题。这种方法巧妙地将原问题分解为两个子问题:船只路径分配和引航员路径分配。船只路径分配旨在确定最优化的船舶进出序列,而引航员路径分配则关注于如何匹配合适的引航员与特定的船舶路径,以确保安全和高效的操作。通过预先列出可行的船只路径,这个算法能够有效地降低计算复杂度,并在实际案例中,如基于上海外高桥港的数据模拟,展现了其优越的计算性能。 此外,论文的重要价值在于它将船舶交通管理与引航员调度紧密结合起来,强调了两者之间的协同效应。通过这种集成方法,研究者们不仅解决了单个领域的挑战,还能够对整个港口操作流程进行优化,从而减少拥堵,提高港口的整体运营效率和服务质量。 总结来说,这篇研究论文为海港管理者提供了一套科学的策略和工具,以应对日益增长的船舶流量和复杂的引航需求,对于提升港口运营效率和可持续发展具有重要的实践指导意义。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行