2025年11月18日

学习驱动的多目标优化：船舶航线﹣航速的端到端智能决策框架

论文提出一种学习驱动的航线–航速联合优化框架（MCL-EA），以双通道BiLSTM学习网络引导进化算法搜索最优方案，结合软离散投影与惩罚机制确保可行性，并引入基于马氏距离的不确定性约束。结果表明该方法可在保证准时到港的同时节省约9%能耗。