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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种基于PG-MACO算法的舰船管路布置设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115481516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211218580.2，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于PG-MACO算法的舰船管路布置设计方法是由林焰;金庭宇设计研发完成，并于2022-10-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PG-MACO算法的舰船管路布置设计方法在说明书摘要公布了：一种基于PG‑MACO算法的舰船管路布置设计方法，其属于舰船管路自动布置优化领域。该方法通过采用改进蚂蚁状态转移计算方式，大幅度减少传统蚁群算法出现的不必要弯头，同时引入能量区，并在启发式函数进行了考虑，实现了引导管路向某些特定区域靠近的目标。更加贴近工程实际，避免在蚂蚁个体在状态转移时出现过多折弯，布管时尽量考虑沿舱壁或障碍物表面布置。同时，PG‑MACO引入协同进化机制，使得本算法可处理混合管路，包括单管路、多管路和分支管路，提高了算法的适用性和处理复杂布置情况的能力，利用信息素向外扩散并离管路越近扩散的信息素越强，来引导管路在空间搜索时更容易接收到其他蚂蚁的信息素指引，从而加快蚂蚁的寻路效率，加速算法收敛。

本发明授权一种基于PG-MACO算法的舰船管路布置设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PG-MACO算法的舰船管路布置设计方法，其特征在于：包括以下步骤， 1将布置空间栅格化，并根据障碍物空间信息对障碍物进行包络简化，记录各障碍物的对角坐标； 2算法根据计算精度自动对布置空间进行平移和缩放，将布置空间的真实模型转化为用于算法计算的简化模型，对障碍物所处栅格进行特定赋值，使之可被算法识别为不可达； 3输入待布置管路的起点、终点的坐标值和管径列表，每次在求解路径前，对地图进行初始化或更新； 4根据设备信息生成能量区，是指根据地图和设备信息，为地图中的各节点赋予不同的能量数值，在搜索管路时通过加入对能量值的考虑实现引导管路靠近或远离某些空间区域，基于二次函数递减的空间能量区生成策略，计算方式如下： 其中，Dthreshold为需要更新信息素的空间距离阈值，E peak为能量区的峰值，Ebase为能量值的下限；E为节点能量值，d为障碍物长方体位置向外扩张的距离，c为常数； 5根据当前栅格地图和待布置管路起、终点信息，进行混合管路的最优路径管道布置： i根据混合管路的输入信息对管路进行分类，分为单管路、多管路、分支管路三种，按照分支管路、多管路、单管路的顺序依次进行布置，先布置完成的管路将作为后续管路布置时的障碍物体现在地图中，并分别采取不同的机制进行计算； ii单管路的布置根据地图信息和管路信息，采用单管路路径寻优； iii多管路的布置转化为按照固定顺序或随机顺序的多条单管路布置，布置过程包括竞争机制和协调机制的协同进化：竞争机制在于先布置的管路相对于后布置的管路而言被视为障碍物，协调机制在于通常为成组布置的多管路希望管路与管路之间能并行布置的长度为最长；iv分支管路的布置则将一个起点多个终点的管路布置转化为具有相同起点的多条管路的布置，分支管路的布置采用协调机制，即通常希望管路与管路之间能并行重叠布置长度为最长； 所述单管路的布置包括以下步骤： S1:设定PG-MACO算法的参数：迭代次数、蚂蚁数量、信息素总量、信息素挥发因子、信息素重要程度因子、启发式因子、高斯分布期望、高斯分布方差基值、高斯分布方差阈值； S2:某代的蚂蚁种群中的某个蚂蚁个体开始寻路； S3:根据蚂蚁所处位置和地图信息探索空间中六个方向下的可行节点集合，并判断可行域中是否包含终点，若包含则该蚂蚁寻路结束，进行S7，若不包含则进行S4； S4:根据当前节点的可行域信息和启发式信息进行探索方向的选择； 其中，为定义在自变量x上的分段函数，为从起点到终点的三维向量，为绝对坐标系下六个方向上的单位向量中的某个，m为距离余量，DI为启发式信息的影响值，FI为可行域信息的影响值，该方向上各可行节点的信息素之和，代表某个方向上可行域的长度以及信息素浓度的情况，为选择某一方向的归一化概率； 根据可行域集合和探索方向确定待转移节点，利用改进后的启发式函数计算状态转移概率，并进行轮盘赌选择移动到下一节点； 所述改进后的启发式函数计算状态转移概率的方法为： 其中，T j为节点的信息浓度，E j为节点的能量值，M j为节点到终点的曼哈顿距离，α，β为信息素启发因子和期望启发因，c为常数； S5:判断是否达到寻路过程要求的最大循环次数，如达到最大次数则舍弃当前个体，避免算法停滞，若未达到最大次数则返回S3； S6:更新种群间的信息素，并根据改进后的适应度函数，判断当前蚂蚁所找到的路径是否优于全局最优解以及局部最优解，若是，则替换最优解为当前路径； 所述更新种群间的信息素计算方式如下： phnow＝phlast+phd×1-ρ 其中，fx为定义在自变量x上的高斯分布概率密度公式，μ为期望，θ为方差，在本方法中影响正态分布衰减速率，θbase为正态分布标准差基值，θthreshold为最小标准差阈值；fitness为当前管路的适应度值，fitnessmin和fitnessmax分别为本次迭代中当前种群中最劣个体和最优个体的适应度值；d为当前更新信息素的路径的扩散距离，φd为信息素距离衰减因子，是受随距离变化的函数；Q为信息素总量，L为路径长度，phd为与管路距离为d的节点的信息素增量，phlast为上一代中某节点信息素浓度值，phnow为本次迭代中该节点信息素浓度更新后的值，ρ为信息素挥发因子； 单管路布置的适度函数为： fitnesssingle＝ln[c1×a1×L+a2×B+a3×installation+c2] L是管路的长度，B是管路的弯头数，installation是满足施工性约束的管路所获得的奖励值，a1，a2，a3为对应权重，c1是缩放因子，控制适应度函数变化的剧烈程度，c2是移动因子，控制适应度函数图像的变化区间； S7:判断是否种群中所有蚂蚁均完成寻路，若均完成寻路，则进入下一轮迭代，若存在蚂蚁未完成，则返回S2； S8:判断是达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则返回当前全局最优结果，完成当前管路布置。

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