【摘 要】
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随着我国船舶排放控制区(SECA)建设从沿海向内河的推进,基于无人机和嗅探法的船舶燃油硫含量检测问题成为行业研究热点.基于移动目标旅行商理论(MTTSP),结合检测过程特点,提
【机 构】
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河海大学港口海岸与近海工程学院; 长江保护与绿色发展研究院; 河海大学土木与交通学院;
【基金项目】
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国家重点研发课题(2019YFC0409004);江苏省交通运输科技项目(2018Y01/2019Y30)
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随着我国船舶排放控制区(SECA)建设从沿海向内河的推进,基于无人机和嗅探法的船舶燃油硫含量检测问题成为行业研究热点.基于移动目标旅行商理论(MTTSP),结合检测过程特点,提出一种航迹预测方法,构建无人机巡检路径优化模型(D-SSP).针对该模型设计一种遗传算法进行求解,并基于AIS信息服务平台历史数据,在12种不同场景下进行测试与分析.结果显示:随着船舶数量的增加,TSP模型的最优路径时间为D-SSP模型最优解的2.0～79.5倍,证明了D-SSP模型的科学性.算例分析结果可为无人机自动化巡检系统的建立提供参考.
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