1．目的及意义

近年来, 石油能源日趋紧张，以液化天然气(Liquefied Natural Gas，简称LNG)为代表的绿色、低碳、高效的清洁能源迎来快速发展时期,被广泛使用在能源发电、城市燃气、工业燃料等领域^[1]。随着油价上涨给交通运输业带来越来越高的成本压力，液化天然气还逐渐渗透到车用燃料领域，也由此带动了LNG运输业的大发展。

武汉地处江汉平原东部、长江中游，在长江黄金水道与京广铁路大动脉的十字交汇点，素有“九省通衢”之称，是中国内陆最大的水陆空交通枢纽、长江中游航运中心。武汉作为经济发达的长江沿线城市，对天然气的需求量巨大，武汉市目前有焦炉煤气、液化石油气和天然气三种气源，其中使用天然气的用户占全市燃气用户的36.2%，仅次于液化石油气；按照供给武汉天然气的忠武线12亿立方米/年的输送量来计算，预计到2020年，武汉市天然气预测气量缺口达到24.6亿立方米^[2]。因此，推动LNG的发展并使用LNG运输船舶对其进行运输无疑是解决上述问题的重要途径。

本文的主要目的是对武汉LNG的输入路径进行规划，以降低运输成本，提高LNG的供应效率，在一定程度上缓解武汉乃至整个华中地区季节性“气荒”的困境，使用LNG运输船舶对LNG能源进行运输是研究此课题最重要的前提，对于港口和企业来说，提高LNG的运输安全和降低对LNG的运输成本是至关重要的，对于使用LNG的用户来说，每桶液化天然气的费用是极其重要的。通过对运输船舶的路径的规划和优化，不仅可以提高船舶的空载率，减少运力浪费，还可以节约船舶的运输时间从而降低运输成本，增加运输航次，从而提高港口的装卸和运营效率。

在本文中，对LNG运输船舶的路径规划对于整个长江航线优化具有重要的意义，在长江中游环境中，根据已知的周围地理信息数据，规划出一条从起始点到终点的有效的安全的和最短的航线^[3]，在现有运输路线的基础上，参考其他货种的航行路线；运用matlab数学软件对武汉LNG的输入路径进行规划，对规划好的路径进行分析和优化，提出好的建议，对于推动武汉市LNG的发展具有深远的意义。

国内外目前对此问题都有一定的研究，其中在国内，以清华大学张钹教授等提出的拓扑法为代表，将规划空间分割成一些拓扑特性一致的子空间,建立一个局部拓扑网络 ,并在此局部拓扑网络中寻找拓扑路径求解最终船舶运输路径。

而国外对此问题的研究相对来说较为丰富，S.Udupa和T.Lozano-Perez等人提出构形空间方法,把运动物体简化成构形空间中的一个点，忽略位置和姿态。由于障碍物的存在,在构形空间中对运动物体生成一个相应的禁区——构形空间障碍(C-Obstacle)，建立模型排除禁区、搜索路径。Marco Dorigo提出的蚁群算法是一种通过迭代运算模拟蚂蚁寻找食物过程中发现路径的方法从而达到目的，但是此方法计算量极大，容易出现局部最优问题。Khatib提出人工势场的虚拟方法，对于在一个力场环境中运动的物体,将目标位置视为引力极，而障碍物则是斥力极，根据目标位置和障碍物产生人工势能之和，取极小值决策运动路径，但是这种方法存在局部最优点问题。J.Holland教授提出的遗传算法，其基本思想是：将路径个体表达为路径中的一系列中途点,并转换为二进制串。先初始化路径群体,之后进行遗传操作,直至停止进化,输出当前最优个体。遗传算法运算速度不快,但是克服了人工势场法的局部最优问题,适用于时刻变化的未知环境的路径规划，实时性较好^[4]。
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2. 研究的基本内容与方案

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本文以武汉LNG输入路径为主要规划对象，通过建立运输船舶的航行路线模型，对长江中下游航线上运输船舶的最优路径问题进行规划，减小船舶的运输时间和增加运输航次，从而降低运输成本，提高企业运营效率，降低企业乃至整个社会的物流成本。

主要章节安排如下：

第1章 绪论

1.1选题背景及意义

1.2国内外研究现状分析