基于遺傳算法和BP神經網絡的海上搜救的研究

閆海瑞，陸能枝（上海海事大學信息工程學院，上海201306）

基于遺傳算法和BP神經網絡的海上搜救的研究

閆海瑞，陸能枝
（上海海事大學信息工程學院，上海201306）

隨著全球經濟快速發展，海上活動日益活躍，隨之而來的是海上事故頻發，這對海上搜救工作提出更高的要求，由于海上救援工作涉及因素眾多，將利用遺傳算法對所涉及的因素進行屬性約簡，得到最小的特征子集，并對選中的屬性進行標準化處理，然后將處理后的屬性作為BP神經網絡的初始輸入值，對BP神經網絡進行訓練，將海上搜救案例庫中案例按搜救難度分類，使搜索更有針對性，提高搜索效率。

遺傳算法；屬性約簡；BP神經網絡；海上搜救

0　引言

近年來，隨著經濟、貿易全球化的發展，海上活動日益頻繁，隨之而來的是海上事故也日益增多，在2014年EMSA發布的海上事故傷亡審查報告中，僅歐盟國家就發生了3500余次事故，貨船事故總數位居榜首，其次是客船事故，造成了巨大的經濟損失和人員傷亡，這對可靠、高效的搜救方案的需求更加迫切。而海上救援涉及因素眾多，案例庫規模龐大，則在一定程度對海上搜救案例的搜索增添了難度。

1　總體設計思想

BP（Back Propagation）神經網絡是目前應用非常廣泛的一種神經網絡模型，它具有很強大的學習能力，通過輸入的初始權閾值，不斷學習調整，反饋誤差，對網絡進行訓練，但BP神經網絡對初始輸入值的有較高要求，而海上事故所涉及到的因素眾多，包括氣象方面，如風向、風壓差、水流流速、能見度等，還包括遇險船舶情況，如遇險船舶類型、有無人員傷亡、船舶噸位、能否通信等因素，同時還要考慮到救援船舶的情況等，這就對數據的先行處理提出了要求，而遺傳算法則是優化數據的非常有效的方法。

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一種通過模擬自然進化中“優勝劣汰”過程來搜索最優解的方法。該算法是由美國Holland J教授在1975年提出的，其主要特征是不需要其他的任何先驗知識，適應能力強，它是在問題的解空間中進行搜索，通過群體中個體之間交換信息來完成最優搜索，且對數據的處理是并行進行的。在執行遺傳算法時，首先要對問題空間進行二進制編碼，將問題轉換成機器能夠處理的語言，然后根據一定的概率，模擬自然界的遺傳行為，例如選擇、交叉、變異等，經過一定代數的迭代，最終獲得具有最優適應度的個體，得到最優特征屬性集。總體設計如圖1。

圖1　三層BP神經網絡模型

根據氣象采集數據以及對海上事故的監控，獲取所需數據，例如事故發生的地點、距離救援船舶的距離、有無人員遇險、當時的氣象情況等，盡可能地獲取更多的信息。

由于得到的特征子集包含的屬性值不一致，有具體數值型的、模糊概念類型以及數值范圍等，需要對其離散化后處理。

將得到的信息利用遺傳算法處理，通過選擇、交叉、變異操作，剔除冗余、錯誤的信息，同時也將與決策無關的屬性丟棄，得到清洗后的數據，即最小的特征子集。

為消除不同屬性量綱的差別，降低網絡訓練誤差，需要對數據進行標準化處理，將其壓縮到[0，1]區間上。

設置BP網絡的初始權閾值，采用三層BP神經網絡，對訓練集進行訓練，將所有權閾值存儲到網絡中。

將測試集輸入到經過訓練的網絡中，判斷其所屬類別，有針對性地搜索所屬案例庫，找到相似案例及解決方法。

2　利用遺傳算法優化數據

在遺傳算法中，屬性的編碼是特征選擇的第一步，對每個個體進行二進制編碼，如某個屬性所在位置對應的是1，則表示該個體包含這個屬性，如果是0，則表示該個體中不含有這個屬性，每個個體即是問題的特征子集中的一個。

本文所采用的適應度函數定義如下：

其中，card（x）代表一個個體中1的個數，n代表的是這個個體的長度，即含有n個特征屬性，k為決策屬性對條件屬性的依賴度。

在遺傳算法中，利用選擇運算進行個體的優勝劣汰操作，通常根據個體所占總體個體適應度的比例大小決定，利用“輪盤賭算法”實現。由適應度函數計算出每個個體的適應度F（xi），設問題空間中個體總數為n，則每個個體被選中的概率Psi可以表示為：

然后根據交叉概率Pc和變異概率Pm進行交叉、變異操作。

表1　海上搜救屬性表

本文在研究大量文獻的基礎上，搜集了海上事故搜救時的一些案例，選取了具有一定代表性的10個屬性，分別是{船舶類型，船籍，有無人員傷亡，離岸距離，風力，浪高，能見度，溫度，通訊能力，事故原因}作為條件屬性，決策屬性D為搜救難度，并將其進行離散化，如表1（篇幅限制，僅取3個案例作為說明）。

其中船舶類型1表示客船，0表示貨船，船籍1表示外籍，0表示本國國籍，1表示有人員傷亡，0表示沒有，1表示離岸遠，0表示近，風力和浪高從1～10逐級增大，溫度0表示低溫，1表示正常范圍，事故原因2表示火災，3表示擱淺，通訊能力0表示差，1表示較好，搜救難度1～4逐級增大。

利用MATLAB進行遺傳算法編程，令Pc=0.7，Pm= 0.1，最大代數設置為150代，選取50組特征屬性進行處理，得到最優特征子集{有無人員傷亡，離岸距離，風力，浪高，能見度，溫度，事故原因}，依賴度為0.85349。

3　特征值標準化

通過遺傳算法得到一個最優的特征子集，但由于海上情況復雜，其中所包含屬性的特征值可能會含有具體數值類型和文本類型等，需要進行標準化處理，將其映射到[0，1]區間上，處理過程如下：

（1）將各個特征屬性賦予確定的數值。根據上述屬性約簡結果，則可建立矩陣

（3）平移—極差變換，計算公式為yij=（xij'-min{xij' |1≤i≤m|}）/（max{xij'|1≤i≤m|}-min{xij'|1≤i≤m|}）

此時，數據全部處在[0,1]區間，變換后的矩陣為：

4　BP神經網絡

BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，學習過程分為兩個階段，階段一是將已知的訓練樣本作為初始值輸入，設置初始權閾值，向后計算各個神經元的輸出；階段二是對權閾值進行調整修正，向目標輸出不斷靠近。

其中，輸入節點為經過處理得到的7個屬性值，6個隱層節點，輸出節點為4個，表示搜救難度的四個等級，wij為輸入層與隱層之間的權值，wjk為隱層與輸出層之間的權值。

本文采用50組案例數據進行訓練，設置學習率為0.005，訓練次數為1000次，精度要求為0.001，并采用一組屬性值{1，1，6，5，1，0，2}進行測試，得到輸出為{0.0294，0.1101，0.7558，0.1047}，可以看出，該案例屬于3級救助難度，救助比較困難，基本符合類別判定，在3級救助難度案例庫中搜索相似案例即可。

圖2　三層BP神經網絡模型

5　結語

利用遺傳算法對海上事故所涉及因素進行處理，極大地降低了屬性的數目，去除了冗余的屬性，及不相關屬性的干擾，同時也由于屬性數目的降低，由屬性處理造成的錯誤也隨之降低。利用BP神經網絡對案例庫中案例進行分類，當有新的案例時，首先取出其最小特征子集，通過BP神經網絡分類，判定該案例的搜救難度，然后再在對應難度的案例庫中搜索相似案例，使得搜索更具有針對性，提高了案例搜索效率。

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陸能枝，男，副教授，研究方向為決策支持系統及其在港航信息工程中的應用、電子商務、地理信息及物流信息化技術、數據倉庫與數據挖掘等

Genetic Algorithm（GA）;Attribute Reduction;BP Neural Network;Maritime Search and Rescue

Research on the Maritime Search and Rescue Based on Genetic Algorithm and BP Neural Network

YAN Hai-rui，LU Neng-zhi
（College of Information Engineering，Shanghai Maritime University，Shanghai 201306）

In recent years,activities at sea became so frequent that the number of maritime accidents increased sharply,which put forward higher requirements to the method of maritime search and rescue.Because sea rescue work involves so many factors,uses genetic algorithm to attribute reduction of the factors involved in the work of rescue to get the smallest feature subset,and standardizes the selected property. Then uses the processed attributes as the initial input values of the BP neural network to train the network to sort the cases based on the difficulty in order to improve the search efficiency.

1007-1423（2015）14-0011-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.14.003

閆海瑞（1989－），女，山東濟寧人，碩士研究生，研究方向為計算機軟件與理論

2015-04-30

2015-05-06