基于北斗船位数据的浙江省近海渔船航次分析与渔船编队调度方案研究
基于北斗卫星的渔船实时监控系统，综合利用数据挖掘、计算机软件、北斗卫星定位、大数据分析等技术，有利于合理规划渔业生产，保护渔业资源，也为渔业管理提供了一种科学管理手段和信息服务方式。通过对北斗船位数据的处理与分析，可以对近海捕捞渔船进行合理的航次管理与航线规划，进行捕捞作业的合理规划的调度，为解决渔业资源衰竭、海洋环境破坏、捕捞规划不合理、渔业资源管理落后等问题提供先进的方案。 本研究采用2016年我国北斗卫星船位监测数据，结合大数据管理与检索方法、自动化航次判断方法和数理统计方法完成对浙江省北斗渔船的航次与作业时长的统计与分类研究。以浙江省渔船编队为研究对象，运用改进的自适应遗传算法和MATLAB建模工具，根据实际生产中的捕捞需求与调度规则，对浙江省近海渔船船队的调度方案进行优化与设计。本研究首先使用基于大数据优化与检索方法，对海量的北斗渔船数据进行了优化，大大提高了北斗数据的存储与查询效率;首次尝试利用自动化的航次提取方法，使用北斗渔船数据，完成对浙江省渔船的航次与作业时长提取操作; 完成了基于北斗船位数据确定浙江省渔船航次和作业时长的时空变化，对研究渔船的航次与作业强度的变动具有一定意义；利用北斗渔船数据和浙江省渔场数据，结合实际的捕捞行为习惯与近海渔船调度的原则，搭建了近海渔船编队调度规划算法模型;对标准的遗传算法进行了优化，首次使用改进的自适应遗传算法对浙江省近海渔船船队调度方案进行研究，通过仿真分析模拟出渔船调度的最优成本解，并比较了改进的自适应遗传算法相对于标准遗传算法的优势。 本研究包括以下几个的主要研究结果： 1）本研究提供了一种基于北斗船位数据的船舶航次判别方法，可以通过渔船的进出港口情况了解渔船出海捕捞的频次、时长、时间分布等行为信息，并为渔业部门的管理提供依据。通过对浙江省4500余艘具有北斗卡号的近海捕捞渔船的研究，发现浙江渔船累计航次主要分布在1-30次的范围内，超过1/2的渔船每年出海捕捞次数11-30次；浙江渔船的累计出海天数大多集中在50天-150天范围内，出航时间最长的船时间可达 220 天左右。分别统计了不同月份浙江省渔船累计的航次数与出海时间，可以得出每个月的出海时长差异较大，其中 9-11月累计航次时间最长；总航次为11.5万次，航次最多的月份与航次时长相对应，为9-11月。 2）分析了近海渔船船队调度的原则，主要包括准时性原则、碳排放量最低原则和渔业安全互助原则，通过这些原则搭建了浙江省近海渔船编队调度模型，该模型有两个目标：渔船船队每航次航行距离最短和捕捞过程中总碳排放最低。渔船航次的主要成本主要包括: 每航次的固定成本、船队航行距离成本、渔汛期的时间系数和碳排放成本。然后结合遗传算法对渔船编队的调度模型进行求解与分析，并对遗传算法根据渔船编队调度的捕捞应用场景进行了改进，解决了遗传算法容易陷入早熟并提前收敛的问题，使对该调度模型的结果更加精确，使用MATLAB软件编程并对近海渔船船队的调度方案进行仿真分析，得出各个渔船船队的调度路线。最后，队改进的自适应遗传算法与标准遗传算法进行对比，结果表明本文使用的改进的自适应遗传算法的最优求解结果的质量高于标准遗传算法，该算法的求解计算时间也少于标准遗传算法。
海渔;航次分析;船队调度;遗传算法;渔业管理
上海海洋大学
硕士
捕捞学
陈雪忠
2018
中文
S972.7
2019-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）