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Enregistrement W3118745602 · doi:10.1155/2021/8898507

A Decision-Making Method for Ship Collision Avoidance Based on Improved Cultural Particle Swarm

2021· article· en· W3118745602 sur OpenAlexvenueno aff
Yisong Zheng, Xiuguo Zhang, Zijing Shang, Siyu Guo, Yiquan Du

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesLiaoning Revitalization Talents ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésParticle swarm optimizationCollision avoidanceCollisionConvergence (economics)PopulationSwarm behaviourTrajectoryControl theory (sociology)Computer scienceEngineeringMathematical optimizationSimulationAlgorithmMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the process of ship collision avoidance decision making, steering collision avoidance is the most frequently adopted collision avoidance method. In order to obtain an effective and reasonable steering angle, this paper proposes a decision-making method for ship collision avoidance based on improved cultural particle swarm. Firstly, the ship steering angle direction is to be determined. In this stage, the Kalman filter is used to predict the ship’s trajectory. According to the prediction parameters, the collision risk index of the ship is calculated and the situation with the most dangerous ship is judged. Then, the steering angle direction of the ship is determined by considering the Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs). Secondly, the ship steering angle is to be calculated. In this stage, the cultural particle swarm optimization algorithm is improved by introducing the index of population premature convergence degree to adaptively adjust the inertia weight of the cultural particle swarm so as to avoid the algorithm falling into premature convergence state. The improved cultural particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal steering angle within the range of the steering angle direction. Compared with other evolutionary algorithms, the improved cultural particle swarm optimization algorithm has better global convergence. The convergence speed and stability are also significantly improved. Thirdly, the ship steering angle direction decision method in the first stage and the ship steering angle decision method in the second stage are integrated into the electronic chart platform to verify the effectiveness of the decision-making method of ship collision avoidance presented in this paper. Results show that the proposed approach can automatically realize collision avoidance from all other ships and it has an important practical application value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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