一种基于蒙特卡洛仿真的计算锚地容量的方法与流程

本发明涉及计算锚地容量技术领域，具体为一种基于蒙特卡洛仿真的计算锚地容量的方法。

背景技术：

随着我国进出口贸易的快速发展,港口码头建设突飞猛进,但锚地建设严重滞后,大港口小锚地的现象在沿海各港口非常普遍,其结果是锚地严重不足。尤其是近几年,我国港口货物吞吐量连创新高,越来越多的船舶靠离港口,造成港内锚泊需求量大增,锚泊容量不足和需求之间的矛盾愈来愈突出。尤其在恶劣天气条件下,各种船舶不按照正常锚泊半径进行锚泊,拥挤在锚地内,甚至锚泊在锚地以外,这些都产生了极大的安全隐患。计算锚地的锚泊容量十分必要,它可以作为锚地最大锚泊船数的参考,也可以为合理规划锚地提供科学依据。

目前来说,关于锚泊容量的研究不是很多,大多是一些经验之谈,理论系统地计算锚泊容量的方法也很少。本文创新地以matlab软件为基础结合蒙特卡洛算法建立关于锚泊容量计算模型。蒙特卡洛算法被广泛应用于概率统计研究,是种相当成熟的算法,它主要是一种应用随机数来进行计算机模拟的方法.此方法对研究的系统进行随机观察抽样,通过对样本值的观察统计,求得所研究系统的某些参数将蒙特卡洛算法应用于锚泊容量计算中极大地提高了计算的精度和可靠性。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种可以实现自动计算锚地锚泊容量，可有助于管理部门加强对进出港船舶总量的宏观控制，维护港口良好的通航秩序，防止过量船舶在锚地锚泊，为加强锚泊船科学管理提供理论依据的基于蒙特卡洛仿真的计算锚地容量的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于蒙特卡洛仿真的计算锚地容量的方法，包括步骤

a、设定边界条件，随机产生锚位数据；

b、将随机产生的数据代入计算；

c、对计算的数据进行判断是否可用；

d、对ζ进行多次重复抽样，产生相互独立的x值x1,x2,x3......,xn；

e、计算得出数值的算术平均值；

f、根据大数定理，用作为x的估计值。

优选的，所述根据步骤a建立一个坐标系，x轴对应锚地的长度，y轴对应锚地的宽度，单位为米，x的取值小于锚地长度，y的取值小于锚地宽度。

优选的，所述根据步骤b选定将x的取值y的取值代入公式，计算出锚泊船密度，锚泊船密度是指某一瞬间单位面积水域内的锚泊船数，它反映锚地中锚泊船的密集程度和锚地的利用情况，海上交通调查所获得的锚泊船密度值是调查期间各瞬时单位面积水域内锚泊船数的平均值，通常以每平方海里(公里)锚泊船艘数表示：

式中：—平均锚泊船密度(艘/公里²)；

n—样本总数；

σρ-标准差(艘/公里²)

锚地利用率＝锚泊船占用水域总面积/锚地总面积×100(％)。

优选的，所述根据步骤c

a、用编程产生一个坐标系，即x轴为锚地的长度，y轴为锚地的宽度，用计算机产生一对随机数；

b、产生的这对随机数即一个这个限定好的坐标系中的坐标，将这组数填充到限定区域内，通过测定已经填充进坐标系的任意两个坐标间的距离是否大于或等于两倍的锚泊半径，作为这组坐标是否可用的标准；

c、如果这组坐标满足这个条件即为可用，将这组坐标存储到一个矩阵中；如果这组坐标不满足条件视为不可用，需要判断一下是否已经有100个这样不可用的坐标；

d、如果已经产生100个不可用的坐标，运算停止。

优选的，所述根据步骤d

a、针对实际问题建立一个简单且便于实现的概率统计模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的概率分布或其某些数字特征；

b、据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数，通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，再进行随机模拟试验。

c、根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样；

d、按照所建立的模型进行仿真试验，计算，求出问题的随机解，产生相互独立的x值x1,x2,x3......,xn；

e、计分析模拟试验结果，给出问题的估计以及其精度估计。

优选的，所述根据步骤e

蒙特卡洛方法是由随机变量x的x1,x2,x3......,xn的算术平均值：

优选的，所述根据步骤f作为所解的近似值，由大叔定律客可知，如x1,x2,x3......,xn独立分布，且具有有限期望值(e(x)＜∞)，则

即随机变量的算数平均值为当n充分大时，以概率1收敛于它的期望值e(x)。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明的计算方法可以实现自动计算锚地锚泊容量，可有助于管理部门加强对进出港船舶总量的宏观控制，维护港口良好的通航秩序，防止过量船舶在锚地锚泊，为加强锚泊船科学管理提供理论依据。

附图说明

图1为本发明行走式移动架结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1,本发明提供一种技术方案：一种基于蒙特卡洛仿真的计算锚地容量的方法，包括步骤

a、设定边界条件，随机产生锚位数据；

b、将随机产生的数据代入计算；

c、对计算的数据进行判断是否可用；

d、对ζ进行多次重复抽样，产生相互独立的x值x1,x2,x3......,xn；

e、计算得出数值的算术平均值；

f、根据大数定理，用作为x的估计值。

建立一个坐标系，x轴对应锚地的长度，y轴对应锚地的宽度，单位为米，x的取值小于锚地长度，y的取值小于锚地宽度。

选定将x的取值y的取值代入公式，计算出锚泊船密度，锚泊船密度是指某一瞬间单位面积水域内的锚泊船数，它反映锚地中锚泊船的密集程度和锚地的利用情况，海上交通调查所获得的锚泊船密度值是调查期间各瞬时单位面积水域内锚泊船数的平均值，通常以每平方海里(公里)锚泊船艘数表示：

式中：—平均锚泊船密度(艘/公里²)；

n—样本总数；

σρ-标准差(艘/公里²)

锚地利用率＝锚泊船占用水域总面积/锚地总面积×100(％)。

用编程产生一个坐标系，即x轴为锚地的长度，y轴为锚地的宽度，用计算机产生一对随机数，产生的这对随机数即一个这个限定好的坐标系中的坐标，将这组数填充到限定区域内，通过测定已经填充进坐标系的任意两个坐标间的距离是否大于或等于两倍的锚泊半径，作为这组坐标是否可用的标准，如果这组坐标满足这个条件即为可用，将这组坐标存储到一个矩阵中；如果这组坐标不满足条件视为不可用，需要判断一下是否已经有100个这样不可用的坐标，如果已经产生100个不可用的坐标，运算停止。

针对实际问题建立一个简单且便于实现的概率统计模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的概率分布或其某些数字特征，据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数，通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，再进行随机模拟试验，根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样，按照所建立的模型进行仿真试验，计算，求出问题的随机解，产生相互独立的x值x1,x2,x3......,xn，计分析模拟试验结果，给出问题的估计以及其精度估计。

蒙特卡洛方法是由随机变量x的x1,x2,x3......,xn的算术平均值：

作为所解的近似值，由大叔定律客可知，如x1,x2,x3......,xn独立分布，且具有有限期望值(e(x)＜∞)，则

即随机变量的算数平均值为当n充分大时，以概率1收敛于它的期望值e(x)。

本发明的计算方法可以实现自动计算锚地锚泊容量，可有助于管理部门加强对进出港船舶总量的宏观控制，维护港口良好的通航秩序，防止过量船舶在锚地锚泊，为加强锚泊船科学管理提供理论依据。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。