本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度優(yōu)化問題研究

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【摘要】：現(xiàn)代社會(huì)是信息化的社會(huì),“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃的提出,推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合,遠(yuǎn)洋漁業(yè)的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式不斷受到?jīng)_擊,如果不能順應(yīng)時(shí)代的潮流,必將危機(jī)遠(yuǎn)洋漁業(yè)企業(yè)的發(fā)展。我國是漁業(yè)大國,捕撈業(yè)是重要的漁業(yè)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。但近幾年來,近海漁業(yè)資源嚴(yán)重衰退,海產(chǎn)品捕撈量難以滿足國內(nèi)市場(chǎng)的需求,許多漁業(yè)部門開始鼓勵(lì)漁民建造大船,去遠(yuǎn)洋區(qū)域進(jìn)行捕撈作業(yè)。如今,國內(nèi)許多沿海城市組建了遠(yuǎn)洋漁船捕撈船隊(duì),遠(yuǎn)洋漁業(yè)已經(jīng)成為我國水產(chǎn)業(yè)重要組成部分。大力發(fā)展遠(yuǎn)洋漁業(yè)有利于改善漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),擴(kuò)展?jié)O業(yè)發(fā)展空間,促進(jìn)漁業(yè)增效和漁民增收。隨著對(duì)遠(yuǎn)洋漁業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈,各國非常重視對(duì)遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源和市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)。我國遠(yuǎn)洋漁業(yè)起步較晚,與發(fā)達(dá)國家相比仍然比較落后,所以提高我國遠(yuǎn)洋漁業(yè)的國際競(jìng)爭(zhēng)力是我們當(dāng)前首要任務(wù)。構(gòu)建大規(guī)模的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì),實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)洋捕撈的系統(tǒng)化管理,可以極大的提升我國遠(yuǎn)洋漁業(yè)的國際競(jìng)爭(zhēng)力。隨著遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)的不斷擴(kuò)大,漁船的調(diào)度會(huì)變得越來越復(fù)雜,單純依靠調(diào)度員的經(jīng)驗(yàn)調(diào)度漁船不僅效率低而且調(diào)度方案缺乏合理性。運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)洋漁船智能化調(diào)度,將會(huì)快速調(diào)整資源配置,提高調(diào)度工作效率,對(duì)調(diào)度路徑進(jìn)行優(yōu)化,可以減少船隊(duì)的運(yùn)營成本,船隊(duì)的智能化調(diào)度已成為許多遠(yuǎn)洋漁業(yè)企業(yè)的重點(diǎn)研究方向之一。本文在深入分析了船舶調(diào)度現(xiàn)狀及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在遠(yuǎn)洋漁船應(yīng)用現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,結(jié)合北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)、GIS技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)智慧調(diào)度系統(tǒng)。本文分析了遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度的原則及問題的特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,建立了帶時(shí)間窗懲罰的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度數(shù)學(xué)模型,該模型以最小運(yùn)營成本為目標(biāo)函數(shù),分析各漁船往漁場(chǎng)調(diào)度的路徑。對(duì)模型的算法分析方面采用蟻群算法和遺傳算法,這兩種現(xiàn)代智能算法在分析組合優(yōu)化問題方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),仿真實(shí)驗(yàn)表明這兩種算法都能有效的求解遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度模型。文中還對(duì)遺傳算法在選擇和交叉策略上進(jìn)行改進(jìn),采用選擇算子帶精英策略,交叉算子具有自適應(yīng)能力的方法,以解決易陷入早熟收斂的問題,并與傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行比較,通過MATLAB仿真試驗(yàn)分析,改進(jìn)的遺傳算法可有效解決未改進(jìn)的遺傳算法易陷入早熟收斂的問題,且能快速得到更少的運(yùn)營成本的調(diào)度方案。根據(jù)遠(yuǎn)洋漁業(yè)公司和大型遠(yuǎn)洋漁船上的實(shí)地調(diào)研,對(duì)遠(yuǎn)洋漁業(yè)企業(yè)船隊(duì)調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行需求分析,設(shè)計(jì)基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)智慧調(diào)度系統(tǒng)的總體架構(gòu),并通過總體架構(gòu)對(duì)各層的功能模塊和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行設(shè)計(jì)。漁獲物出入庫環(huán)節(jié),運(yùn)用RFID技術(shù)將漁獲物量的數(shù)據(jù)自動(dòng)導(dǎo)入漁船服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中;北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)結(jié)合GIS技術(shù),在電子海圖上實(shí)現(xiàn)漁船的實(shí)時(shí)跟蹤定位;運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合蟻群算法或遺傳算法,分析調(diào)度路線的選擇,得到優(yōu)化的調(diào)度路線。最后根據(jù)B/S系統(tǒng)開發(fā)方式,在Eclipse開發(fā)環(huán)境中,采用PHP編程語言和Baidu Map API技術(shù),實(shí)現(xiàn)了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)智慧調(diào)度系統(tǒng)的開發(fā)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了漁船在地圖上的實(shí)時(shí)定位以及漁船信息的顯示,漁船歷史軌跡回放,自動(dòng)生成漁船調(diào)度路線。系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)的智能化調(diào)度,提高遠(yuǎn)洋漁業(yè)企業(yè)的管理效率。
【關(guān)鍵詞】：遠(yuǎn)洋漁船 物聯(lián)網(wǎng) 調(diào)度問題 數(shù)學(xué)模型 算法分析 智慧調(diào)度系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：上海海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.44;TN929.5;U692.4
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 船舶調(diào)度研究現(xiàn)狀14
• 1.2.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 路徑優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線16-17
• 1.3.1 論文研究主要內(nèi)容16
• 1.3.2 技術(shù)路線16-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 關(guān)鍵技術(shù)19-31
• 2.1 物聯(lián)網(wǎng)及RFID技術(shù)19-23
• 2.1.1 物聯(lián)網(wǎng)概述19-20
• 2.1.2 RFID技術(shù)概述20-21
• 2.1.3 物聯(lián)網(wǎng)及RFID技術(shù)在遠(yuǎn)洋漁船中的應(yīng)用21-23
• 2.2 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)23-26
• 2.2.1 北斗定位系統(tǒng)概述23
• 2.2.2 北斗定位系統(tǒng)在遠(yuǎn)洋漁船中的應(yīng)用23-26
• 2.3 地理信息系統(tǒng)（GIS）26-27
• 2.3.1 GIS概述26-27
• 2.3.2 GIS的功能27
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)27-31
• 2.4.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述27-28
• 2.4.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能28-29
• 2.4.3 數(shù)據(jù)挖掘的主要方法29-31
• 第三章 遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度優(yōu)化問題研究方法31-34
• 3.1 遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度原則31-32
• 3.1.1 準(zhǔn)時(shí)性原則31
• 3.1.2 路徑最短原則31
• 3.1.3 船舶資源利用最大化原則31-32
• 3.2 遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度模型32-34
• 3.2.1 問題描述32
• 3.2.2 模型建立32-34
• 第四章 遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度問題的算法分析34-46
• 4.1 蟻群算法34-36
• 4.1.1 蟻群算法概述34
• 4.1.2 蟻群算法分析漁船船隊(duì)調(diào)度模型34-36
• 4.2 遺傳算法36-39
• 4.2.1 遺傳算法概述36-37
• 4.2.2 改進(jìn)遺傳算法分析漁船船隊(duì)調(diào)度模型37-39
• 4.3 仿真分析39-45
• 4.3.1 蟻群算法仿真分析40-42
• 4.3.2 遺傳算法仿真分析42-44
• 4.3.3 兩種算法的比較44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)46-59
• 5.1 系統(tǒng)需求分析46-47
• 5.1.1 系統(tǒng)概述46
• 5.1.2 需求分析46-47
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)47-52
• 5.2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)47
• 5.2.2 系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)47-49
• 5.2.3 系統(tǒng)應(yīng)用功能框架設(shè)計(jì)49-50
• 5.2.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)50-52
• 5.3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)52-59
• 5.3.1 注冊(cè)登錄模塊的設(shè)計(jì)52-53
• 5.3.2 信息管理模塊設(shè)計(jì)53-55
• 5.3.3 漁船定位跟蹤模塊設(shè)計(jì)55-57
• 5.3.4 漁船調(diào)度路線模塊設(shè)計(jì)57-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-60
• 6.1 論文總結(jié)59
• 6.2 工作展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀碩士期間的科研成果63-64
• 致謝64

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本文編號(hào)：791462