2、航海与数据挖掘技术:从帆船自动驾驶到数据模式探索

航海与数据挖掘技术:从帆船自动驾驶到数据模式探索

1. 帆船单人竞赛与自动驾驶需求

在帆船单人竞赛中,船员需要独自完成准备餐食、维修船只和休息等任务。所有单人竞赛都允许船长使用某种自动驾驶仪。最简单的自动驾驶仪连接到磁通门罗盘,只能保持罗盘航向;更复杂的自动驾驶仪则使用各种传感器(如风力、倾斜度、全球定位系统等)来优化船只的航行。在所有竞赛中,禁止使用发动机推动船只和电动绞盘操作帆,除掌舵外的所有船只操作都必须仅依靠人力完成。

显然,单人水手的效率会低于完整船员。由于单人帆船超过 80% 的时间都在自动驾驶,因此稍微高效一点的自动驾驶仪就能使帆船更具竞争力。在跨大西洋航行中,船长可能每天根据气象数据和其他信息(如竞争对手的位置)改变一到两次航向。从经济角度来看,这项任务的自动化并非首要任务,而每秒优化舵的操作才是最大的改进机会。需要优化的任务是:尽可能快地朝某个方向驾驶船只,并在船只操作建议、早期预警、警报等方面为船长提供最佳支持。

2. 帆船航向维持的初始尝试与挑战

最初,我们尝试将维持船只航向的有限任务视为纯粹的机器学习任务。在任何给定时刻,船只处于由传感器输入阵列定义的复杂状态空间的某个区域。根据施加在舵上的力定义了一组有限的动作,并根据船只的整体速度定义了奖励。但很快就发现,无法通过简单优化状态空间中的系统来解决这个问题,主要原因如下:
- 缺乏无理论描述 :帆船是存在于风与水这两种具有强烈非线性行为介质边界的系统,它们之间的相互作用理想情况下应通过复杂的微分方程建模。有限的传感器集永远无法提供足够信息来分析系统的所有相关方面,因此需要在经济、能源管理和其他实际约束下仔细选择传感器,而这需要关于测量内

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