基于遗传算法的机舱管路自动布置研究

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1、基于遗传算法的机舱管路自动布置研究　　摘要船舶机舱管路分布密集、且走向复杂，目前在生产设计中仍然主要依靠经验丰富的专业人员来完成管路的布局。为实现船舶机舱管路的自动布置，基于遗传算法设计了一种自动寻找最优路径的算法。算法通过将机舱空间分割为三维网格节点，将各个坐标点编码，产生初始种群，建立个体适应度函数，根据路径总长、路径弯头数、路径能量值来评价个体的适应度，从而评价路径的优劣，从中选择适应度高的个体作为父代进行交叉变异，经过一定代数的遗传进化可使种群收敛到全局最优解，得到最优路径。仿真实验证明该算法在寻找最优路径方面可行、有效，并将其应用于虚拟船舶机舱视景仿真的管路布置设计中，对船舶生产设计

2、中的管路布置有一定参考价值。　　【关键词】船舶制造机舱管路自动布置遗传算法　　0引言　　船舶机舱是典型的复杂室内场景，舱内管路纵横交错，设备繁多，高效地管路布置是实现船舶设计制造和虚拟船舶机舱视景仿真的关键环节。机舱管路的布置是船舶制作设计中的重要一环，但由于机舱管路较为复杂，目前还主要依靠管路设计经验丰富的专业人员来完成，自动化程度较低，并且使船舶整体的设计周期延长。因此，在整个机舱管路设计中，自动化技术的运用对于提高船舶设计效率、降低设计成本具有重要的意义。　　在实船中，对管路的布置和敷设必须要满足很多约束条件。在本研究中，认为对以下的几个条件是必不可少的：　　（1）空间方面：所布置管路要

3、能够自动避开机舱设备、管路及舱壁等。　　（2）成本方面：所设计出的管路要求在经济方面达到最优，即在管路能够避开机舱设备的前提下，其总长度最短（耗费材料最少），管路的弯折次数即法兰数量最少。　　（3）安装方面：管路应尽量贴舱壁或舱顶布置，不能离舱壁太远，同时应不出现斜管。　　大部分文献在判断障碍物时采用在目标函数中加入罚函数法，这种一贯的做法表面上看能够剔除种群中适应度值较低的个体，但实际上在初始化种群时产生了很多非法个体；文献[3]的选择算子在利用最优保存策略时替换个体数量略少，算法参数选取所得结果并非最优。据此本文提出一种遗传算法，在初始化种群时采用逐点判断的方法来减少非法个体的产生，并且增

4、加最优个体保存数量，将其用于船舶虚拟机舱的管路自动敷设，仿真实验证明该方法可行、有效。　　1遗传算法概述　　遗传算法（GeneticAlgorithm）是借鉴达尔文生物进化论中自然选择和遗传学原理来模拟优化计算的模型算法，通过不断进化逐渐搜索出过程最优解。遗传算法种群中的每一个体代表一个可行解，通过这些个体模拟自然界中生物染色体的交叉变异过程，产生新的种群，使个体的适应度值（优秀程度）越来越大，当进化到一定代数时，最佳个体被保留，即得到解决问题的最优解。　　2算法设计　　2.1管路编码设计　　编码操作是运用遗传算法解决实际问题的重要一环，整个算法是否能够成功在很大程度上取决于编码操作。在本例中

5、，用长方体空间来简化模拟实船机舱，并将其均匀切割为A×B×C个坐标的节点，每个节点的坐标即固定为（a，b，c），例如一个长、宽、高分别为1、2、3的长方体型三维空间，其总的节点数为24（2×3×4）个，节点采用十进制方式进行编码。在三维空间中，若给定起点和终点，那么能够连接这两个点的任意一条管路就是一个染色体，也就是一个个体，这个个体的基因即为其上的每个坐标点，在上例中管路{（0，0，0），（1，0，0），（1，0，1），（1，0，2），（1，0，3），（1，1，3），（1，2，3）}就是满足条件的种群中的一个个体（染色体），路径上的坐标点即为其基因。由于管路可能存在反复、回折等现象，因此对于

6、符合条件的管路其长度是不确定的，这就导致每条染色体上的编码长度不一定，因此必须采用变长度的编码方式进行编码。在实际编码中，管路节点从起始点出发，每次前进一个节点，直至到达终点，为了避免产生斜线，下一个节点的坐标只能与上一个坐标在某一个坐标轴上相差1，比如前一个节点坐标为（i，j，k），那么后一个节点坐标就必须为（i+1，j，k），（i-1，j，k），（i，j+1，k），（i，j-1，k），（i，j，k+1）和（i，j，k-1）中的一个，使用这种策略得出的管路可使其路径任意一段始终平行于长方?w空间的棱。　　2.2种群的初始化　　所布置管路构成的种群初始化就是指在整个算法的起始随机生成多条满足条

7、件的路径，这些路径都能够从起始点到达终止点。但如果缺乏导向，管路在机舱三维空间的移动就具有相当大的随机性，这会导致管路在空间中出现折返、交叉等现象，与实际不相符合，为避免这种情况发生，在使用算法搜索路径时，若管路是向终点方向移动，那么规定此时向这个方向移动的概率将大大超过向其他方向移动的概率，使用这种方式可使种群中优良个体的比例大大提升。　　管路按照概率大小由起始点向终止点移动，每相邻两个节点的距