淺談ANP在智能航運的應用與未來

章毅鵬＊，韓豐霞

（昆明理工大學理學院，云南 昆明 650500）

“必須堅持擴大開放，不斷推動共建人類命運共同體”，這是習近平總書記在慶祝改革開放40 周年大會上的重要講話，是新時代開放的宣言。智能航運作為國內國際經濟交融最主要的方式之一，是開大國門的重要表現，也是重要的研究內容。智能航運是現代信息、人工智能等高新技術與航運要素深度融合形成的航運新業態[1]。智能航運近幾年在國家政策扶持下取得了前所未有的進步，然而高速發展的同時也帶來了許多問題，如：航線結構復雜化、航線選擇決策較差等。智能航運每個方面都面臨著無數的決策問題，科學地進行決策是目前智能航運面臨的重點。網絡分析法（ANP）是美國匹茲堡大學T.L.Saaty 教授1996年提出的一種適應非獨立的遞階層次結構的決策方法[2]，廣泛應用于風險因素識別、交通線路決策等實際場景，本文將著重討論ANP 在智能航運中的應用。

本文在第一章對ANP 的原理進行分析與討論。在第二章中將討論ANP 算法應用于實際的航線優化的實際場景中，并大膽做出展望與猜想。最后一章將對全文進行總結。

1 ANP 原理分析

1.1 ANP 定義與架構

網絡分析法于1996年提出，是一種適應非獨立的遞階層次結構的決策方法，它是在層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的基礎上發展而形成的一種新的實用決策方法[2]。AHP 作為一種基礎的決策方案，提供了一種表示決策因素測度的基本方法。為了用于解決復雜系統內部元素依存關系和下層元素對上層元素的反饋影響問題以及在不同實際場景的應用，ANP就此誕生。

ANP 一般由兩部分組成，如圖1 所示。分別是控制因素層與網絡層。其中控制因素層主要包括了問題目標及決策準則，層中所有的決策準則均被認為是彼此獨立的，且只受目標元素支配[3]。值得注意的是，控制因素中可以沒有決策準則，但至少有一個目標，否則認為模型不成立；第二部分為網絡層，由所有受控制層支配的元素組組成，其內部是互相影響的網絡結構，元素之間互相依存、互相支配，元素和層次間內部不獨立，是一個互相依存，具備反饋能力的網絡結構。

簡單地說，ANP 是在面臨多個選擇的情況下通過計算各元素組之間相應的權重得到最優解的一種優秀決策方法。

1.2 ANP 決策步驟

1.2.1 問題分析

決策問題系統的分析、組合并定義元素和元素集是ANP 決策方案的第一步也是最為重要的一點，直接影響決策結果的好壞。

1.2.2 構造ANP 結構

ANP 的結構構造一般分為兩步：即控制層次的構造與網絡層次的構造。其中構造控制層次主要目的是將決策目標、決策準則界定；在網絡層次的構造中，需要對每一個元素集進行歸類，并分析其網絡結構和相互影響的關系，其設計需要結合具體的實際應用場景。

1.2.3 未加權超矩陣的構造

通過對元素相關分析，對相對比較準則有關系的元素，進行兩兩元素間的相對重要性比較，結合實際場景應用中的元素及元素組構造元素判斷矩陣和全部判斷矩陣。完成矩陣構造之后，再經過相應的比較，從而獲得不同元素組間的相應的權重和判斷矩陣的相對權重，構建初始未加權超矩陣[4]。

1.2.4 加權超矩陣和極限超矩陣的計算

加權超矩陣和極限超矩陣可以確定元素的優先度結果，即元素在系統中的權重。一般由未加權超矩陣計算出，最后通過輸出的權重進行綜合評估得到最優解。

2 ANP 在智能航運中的應用

2.1 航速的決策

大型船舶是長途水上交通最主要的運輸工具，其航速的合理控制能夠降低運輸成本，減少污染氣體的排放，還能提升運輸過程中的安全。船舶處于最佳航速是指燃油利用最大化、運輸成本最低化、污染氣體排放量最小化、安全性能最高化的理想狀態。以此為基礎，我們可以考慮將船舶阻力、船舶排水量、船艏吃水、船艉吃水、船舶長度、船舶型寬、船舶型深、發動機推進功率、發動機轉速、螺旋槳距等參數作為ANP 網絡中的元素集參數進行建模，然后通過擬合曲線尋找最優解。值得一提的是，該決策法不具備普遍適用性，需結合不同的場景與船舶進行細粒度的建模。

2.2 智能航線的決策

水路運輸已經成為國內國際貿易最主要運輸方式之一，但由于人力、能源等成本極高，中小型船舶每日的運營成本達到高達數千美元。因此，對航線和班輪掛靠日期的進行改進和優化，減少非必要的航線運輸就能通過降低時間成本節省大量的營運消耗提高航運效率[5]。但通過調研表明，我國的國內航運仍然缺乏官方的管制，航運路線主要由航運公司自制，運力重疊、特殊時期港口堵塞等問題仍然難以避免。針對智能航線的決策，我們可以采取ANP 從兩個角度入手嘗試解決。首先是尋找可行航線，從時間和運量約束的角度對不同的船舶進行線路設計。然后在前者的基礎上保證各個港口都能被正常訪問、滿足運量需求，并對不同的船舶進行細粒度的線路規劃與港口規劃，以此實現整個航運線路上的船舶均能分配到最優線路，將運輸的成本最低化。在此基礎上可以利用線性規劃，曲線擬合等其他輔助工具對ANP 模型進行優化和調參。

2.3 突發情況下的決策

船舶在水域中航行是具有六個自由度的運動，主要在規則地域化、非一致性、不穩定性、控制力不足等方面體現[6]。這也直接導致了目前智能航運中主要存在的兩個問題。首先是船舶的航 行記錄無法與多變的環境相匹配，在氣候、季節等自然環境的變化下，船舶的航行適應性應進行針對性的調整；然后是由于貨運船舶具備質量大、運動慣性大等特點，導致了船舶的控制難度大、控制精度的不足、難以短時間內進行校正等問題。在突發情況（如：暴雨、大霧等）下，是否繼續航行、航行速度是否降低等都是值得研究的問題，船舶在突發情況下的標準化校正將是未來的研究重點。

ANP 結構多樣性的優勢在這種情況下能得到最大化地利用，可以通過計算實際突發情況下各個權重的值，確定的元素相對排序向量，從而對突發情況下的選擇做出相對客觀的評價和安全的選擇。

3 結論

ANP 決策方法自提出之后一直經久不衰，被廣泛應用于各種決策場景。ANP 是在AHP 基礎上，具備了“反饋”能力的升級決策方案，通過計算“超矩陣”和“極限超矩陣”對各元素進行綜合分析得出其混合權重，最后得到最優解的優秀決策方案。

ANP 在智能航運的未來發展中展現出了無限的潛力。從控制航運速度最優解到智能航線的決策再到航運中突發情況下做出最優決策都是ANP 可以大放光彩的舞臺。隨著智能航運的不斷發展，在不久的將來或者會出現這樣的風光場景：航運將實現全方面的自動化，所有船舶都能自主接受物資運輸訂單，在收到訂單后自動計算出最優航運路線與最優交易港口。在運輸途中遇到任何突發情況，船舶能夠自主做出最優的決策，可以自主避免交通堵塞，在遇到不可抗拒的自然因素可以自我保護，將損失降至最低。

ANP 在智能航運的合理應用或許會加速智能航運的發展，成為我國航運業在國際競爭中突出重圍的重要技術支撐。