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多船会遇态势下船舶避碰决策研究

摘要

随着经济全球化程度的不断加深，海运作为全球贸易的主要运输方式，船舶数量

和规模不断扩大，海上航线日益拥挤，在多船会遇态势下发生的船舶碰撞事故比例不

断增加。船舶不断向着智能化和无人化的方向发展，研究船舶在多船会遇态势下如何

做出安全且经济的避碰决策显得愈发重要。因此，本文以智能船舶为研究对象，对多

船会遇态势下的船舶避碰决策展开深入研究，主要研究内容如下：

首先，对船舶碰撞危险度模型展开研究。结合船舶避碰理论和避碰规则，构建了

船舶领域模型，并综合考虑两船距离、相对方位角和船速比等多种影响因素，建立了

基于模糊理论的船舶碰撞危险度模型，为后续的船舶动态避碰研究提供了理论基础。

其次，设计了一种基于改进蝗虫优化算法的船舶全局路径规划方法，确保船舶在

多静态障碍物的海域中能够寻找到一条安全经济的避碰路径。具体而言，本文使用混

沌映射初始化种群、对越界种群个体重新处理、非线性改进缩减因子以及在局部有哪些信誉好的足球投注网站

中加入莱维飞行策略对基本蝗虫优化算法进行改进。通过设计两种仿真地图进行实验

对比，改进后的蝗虫优化算法在全局路径规划中，展现出较强的有哪些信誉好的足球投注网站能力，同时收敛

速度也得到了提升。

再次，针对多船会遇态势下的动态避碰问题，设计了一种基于改进蝗虫优化算法

和避碰规则的多船动态避碰决策方法。将多船会遇避碰问题分解为多个两船会遇避碰，

优先避让危险度大的重点船。将动态避碰问题转化为优化问题，设计多船会遇动态避

碰的目标函数，采用改进蝗虫优化算法，确保船舶在多种约束条件下，能够得到最优

转向角，保证航行的安全性和经济性，实现多船会遇态势下的动态避碰。并通过设计

多种两船及多船会遇的实验，验证了避碰决策方法的有效性。

最后，针对多船的协同避碰问题，基于深度强化学习方法中的多智能体深度确定

性策略梯度算法，将环境中每艘船视作独立的智能体，设计了一种多船协同避碰决策

方法。对多智能体深度确定性策略梯度算法的经验回放机制进行改进，设计了避碰决

策的状态空间、动作空间、奖励函数和训练参数，通过进行多种会遇态势的仿真实验，

验证了算法的可行性和有效性，实现了复杂会遇局面下的多船协同避碰。

关键词：多船会遇；船舶避碰；蝗虫优化算法；深度强化学习

多船会遇态势下船舶避碰决策研究

Abstract

Aseconomicglobalizationdeepens,maritimetransport,aprimaryconduitforglobal

trade,iswitnessinganexpansioninboththenumberandscaleofships,leadingtoincreasingly

congestedsearoutes.Thisuptickinmaritimetrafficheightensthelikelihoodofcollision

incidentsundermulti-shipencounterscenarios,makingthestudyofsafeandeconomical

collisionavoidancedecisionscriticalforshipsevolvingtowardsautomationandunmanned

operations.Thus,thispaperfocusesonintelligentships,conductinganin-depthexamination

ofcollisionavoidancedecisionsinmulti-shipencounterscenarios.Themainareasofresearch

areasfollows:

Firstly,thestudydelvesintoashipcollisionriskmodel,integratingcollisionavoidance

theoriesandrulestoconstructa