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基于人工蜂群算法的船舶运动模型参数离线辨识 田延飞 胡山川 黄立文 熊勇 武汉理工大学航运学院 内河航运技术湖北省重点实验室 X 关注成功！ 加关注后您将方便地在 我的关注中得到本文献的被引频次变化的通知！ 新浪微博 腾讯微博 人人网 开心网 豆瓣网 网易微博 摘????要： 为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数, 以构建精确的船舶运动模型, 将群智能优化算法中的人工蜂群算法引入到船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题, 分析了人工蜂群算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用人工蜂群算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。以响应型船舶运动模型参数辨识为例, 仿真研究显示, 将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题, 通过人工蜂群算法对构建的误差准则目标函数的优化, 能够快速找到使得目的函数最优的一组变量, 该变量即为辨识得到的模型参数。研究过程及结果表明, 文中的技术路线简明且适用, 是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。 关键词： 船舶运动模型; 参数辨识; 多维变量函数优化; 群智能; 人工蜂群算法; 作者简介：田延飞 (1983-) , 男, 博士, 从事智能航海及其仿真技术、水上交通系统风险评估与安全保障等研究。 收稿日期：2016-09-06 基金：国家科技支撑计划项目 (2015BAG20B05) Off-line parameter identification of mathematical ship motion model based on artificial bee colony algorithm TIAN Yan-fei HU Shan-chuan HUANG Li-wen XIONG Yong School of Navigation, Wuhan University of Technology; Abstract： In order to accurately and effectively identify the parameters constructing a mathematical ship motion model, the artificial bee colony algorithm ( ABC) , one kind of swarm intelligence optimization algorithms, is introduced to the parameter identification of ship motion model. Transforming the parameter identification issue into a problem of multivariate function optimization, ABC sadaptability to solve the problem is analyzed; technique process to identify suited parameters using the algorithm is proposed. Taking parameter identification of a 2 ndlinear response ship motion model for an example, the simulation based research show that, ABC can optimize the error criterion basedobjective function and quickly by searching an optimal set of variables which are corresponding to the parameters to be identified. The process and results showed that proposed technical route was simple and feasible with strong adaptability, making it an effective computer aided off-line parameter identification method for mathematical ship motion model. Keyword： mathematical ship motion model; parameter identification; multi-dimension function optimization; swarm intell