基于分层编码与回滚机制的非正交船舶管路布置方法

《Journal of Ocean Engineering and Science》：Non-orthogonal ship pipe routing method based on hierarchical encoding and rollback mechanism

　　

船舶管路布置设计是船舶详细设计阶段的一项关键任务。管路布置的效率与质量直接影响总体设计进度以及后续建造设计阶段的有序推进。根据弯曲角度，管路通常可分为正交管路与非正交管路。当前，船舶管路自动布置研究主要集中于正交管路。相比之下，实际工程环境的复杂性与多变性导致非正交管路在工程中占有相当比例。此外，由于缺乏成熟的自动布置方法，管路布置往往依赖人工操作，从而导致设计复杂度高、设计周期长。

为解决上述问题，研究人员提出了一种融合回滚机制的多管路布置方法。首先，采用基于向量的分层编码策略对管路系统进行数值化描述，并构建管路种群张量，以解决传统基于网格的管路编码方法精度较低的问题，并显著提升计算精度与效率。其次，采用体素化（voxelization）技术对布置环境及障碍物进行建模，从而缓解采用包围盒表示时带来的精度退化问题。再次，引入回滚机制以自动调节管路铺设顺序，同时嵌入非支配排序遗传算法II（NSGA-II）并结合多子种群协同进化策略，对最优管路布置方案进行优化与确定。最后，通过对多个不同复杂程度的案例进行优化，验证了所提出多管路布置方法的有效性与稳定性。该方法为非正交管路及多管路布置提供了一种有效的初步参考方案。

该文发表于《Journal of Ocean Engineering and Science》，围绕船舶详细设计阶段中非正交、多管路自动布置这一关键问题展开研究。研究背景在于，船舶管路布置是船舶设计中的基础性环节，设计人员需要在受限空间内同时兼顾管长、弯头数量、跨距、转角以及布置美观性等多重因素，以实现大量管路的有序排列。文中指出，在详细设计阶段，管路布置工作量可占总工作量的50%以上，其质量还会直接影响后续施工活动，因此该问题具有高度复杂性与工程重要性。现有工程实践中，船舶管路布置仍主要依赖人工经验，不仅耗时耗力，而且难以在多种相互竞争的设计目标之间取得合理折中，因此亟需一种能够面向复杂环境、兼顾多目标并具备较高计算效率的自动化多管路布置方法。

论文首先系统梳理了船舶管路布置算法的发展脉络，将现有方法概括为专家系统、确定性算法与随机优化算法三类。专家系统早期通过形式化表达人工经验和设计知识，为特定设备布局生成管路方案，但随着布置环境复杂性的提高，仅依赖专家知识已难以满足需求。确定性算法如Dijkstra和A*虽在局部场景中取得应用，但由于管路布置本质上属于带复杂非线性约束的多目标优化问题，采用线性加权将多目标转化为单目标后往往只能获得次优解。相较之下，粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、模拟退火以及遗传算法等随机算法，因具备全局搜索能力和更好的多目标适应性，已成为自动管路布置的重要研究方向。然而，已有研究主要集中于正交管路，在船舶舱室这类高障碍密度、高空间约束场景下，对非正交管路尤其是多管路协同布置的研究仍然有限。

研究人员进一步指出，现有方法存在四方面核心不足。其一，船舶智能布置研究多聚焦于正交管路，非正交管路研究不足。其二，现有编码方法大多采用定长编码或变长编码：前者灵活性不足，后者计算复杂度较高。其三，不少研究采用包围盒近似障碍物与周围环境，造成空间利用率低和布置精度下降。其四，在多管路问题中，无论是整体协同进化还是固定布置顺序优化，均存在局限；特别是固定顺序往往依据工程经验设定，如“大管先铺、小管后铺”，但这种静态顺序可能使后续管路无法生成可行解。基于这些问题，论文提出了面向复杂船舶环境的非正交多管路布置新框架，以期提高精度、效率和可行性。

就主要技术方法而言，研究人员构建了一个由数学表示、约束建模、目标函数与优化算法共同组成的多目标优化框架。方法上，首先以基于向量的分层编码取代传统网格编码，并将多管路个体组织为管路种群张量；其次对三维舱室、设备、通道和障碍进行体素化（voxelization）建模；再次建立边界、障碍、弯曲角、跨距、净距和端口延伸等约束模型，并以管长、弯头数和同径管邻近布置为优化目标；最后将非支配排序遗传算法II（NSGA-II）与多子种群协同进化机制结合，并嵌入回滚机制以动态调整铺设顺序。案例数据来自文中构建的多个单管与多管三维布置场景，包括7管和14管复杂工况。

在论文主体中，研究人员首先建立了非正交管路布置的数学模型。

在“2.1 管路数学表示方法”部分，论文提出了基于向量的分层编码方法。该方法采用多层编码结构，其中上层控制基因决定下层构造基因是否激活。活动节点被定义为显性基因，非活动节点为隐性基因，二者均可在优化过程中遗传。与传统基于网格的表示相比，该方法避免了网格分辨率对精度与效率的强依赖；与定长、变长编码相比，则兼顾实现简洁性、计算效率与复杂环境适应性。基于此，研究人员进一步将单根管路的向量表示扩展为张量结构，构建了坐标张量与节点状态标签张量，实现对多管路、多个体的批量张量计算，从而减少复杂迭代循环，提高并行计算能力。论文通过这一部分得出的核心结论是：分层编码和张量化表示能够为复杂非正交多管路优化提供更高效且更统一的数值基础。

在“2.2 约束条件”部分，论文系统建立了多类工程约束。边界约束保证所有节点位于给定三维布置区域内；障碍约束通过体素化后的三维矩阵识别禁布区，并通过障碍体素中心到管段最短距离判断碰撞或干涉；弯曲约束要求相邻管段中心线夹角不超过90°；跨距约束规定两弯之间必须满足最小直管长度阈值，以保证制造可行性；净距约束通过计算管间最小距离来满足热胀冷缩、维护与安装需求；端口延伸约束则要求起点、终点附近的延伸段沿指定方向且长度不低于阈值。该部分说明，研究人员并非仅追求几何可达性，而是将构造性、可制造性与维护性同时纳入模型，使所得方案更接近实际工程要求。

在“2.3 优化目标”部分，研究人员定义了三个目标函数。第一是总管长_flength，用于控制材料成本与施工成本；第二是总弯头数_fbends，用于降低流动压损、加工难度与制造成本；第三是邻近布置目标_fassembly，用于促进相同直径管路的紧凑成束布置，从而减少空间占用并降低安装作业成本。特别是第三项目标通过对节点到同径已布置管路的最小距离进行加权平均，更细致地刻画了管段邻近关系。该部分表明，论文不仅关注传统的“短”和“少弯”，还将装配便利性显式纳入优化目标。

在“3.1 动态顺序调整方法”部分，论文针对多管路固定铺设顺序带来的失败风险，提出了基于回滚机制的自适应铺设顺序方法。其基本思想是：当当前管路在预定义顺序下无法满足全部约束且与已铺设管路发生冲突时，立即触发回滚机制，将干涉管路从已铺设集合中移除并重新插入待布置序列，从而动态重排顺序。为避免局部反复删除和再生成造成循环调整，研究人员为每根管路设置更新标签update_flag，用以记录重新生成次数，并在干涉评估中作为加权惩罚项，抑制频繁回滚区域。通过这一设计，论文得出的结论是：回滚机制能够突破固定经验顺序的限制，提高复杂多管路场景下获得可行解的概率。

在“3.2 多目标优化算法”部分，论文采用NSGA-II作为核心求解器，并结合Yang提出的最优解选择策略，借助层次分析法（AHP）和熵权法（EWM）确定各目标权重，且在案例中优先考虑管长，以降低总成本。针对NSGA-II可能早熟收敛的问题，研究人员进一步引入多子种群协同进化机制：对同一管路初始化多个独立子种群，分别演化，并从各子种群最优个体中选取总体最优解。该机制通过异步演化保持种群多样性并提升收敛效率。此部分说明，论文的方法并非单纯调用标准遗传算法，而是在求解框架与决策层面均进行了针对性强化。

在“3.3 整体求解流程”部分，研究人员将布局建模、体素化、管路初始化、单管优化、最优解选择与回滚判定整合为完整框架。若当前管路满足约束，则依据决策策略选取最优方案并继续布置下一根；若不满足约束，则判断是否触发回滚；若既失败又无回滚条件，则认为当前区域内该管路不可布置。这一部分进一步说明，论文的创新点体现在从数学建模到序列控制再到优化求解的系统性整合。

在“4.1 低复杂度管路布置案例”部分，研究人员首先利用一个低复杂度三维场景验证所提方法的有效性。该场景基于既有研究模型扩展而来，设置了立方体布置区域和内部障碍。结果表明，在编码长度为5和10时，本文方法得到的管长优于Hong方法；当编码长度为40时，所得结果与Hong方法非常接近。更重要的是，本文方法在不同编码长度下得到的最优解高度一致，且相对于理论最优值的相对误差低于0.005%。通过该实验，论文证明了所提非正交管路优化方法在基础场景中具有较高精度和稳定性。

在“4.2.1 不同编码方法”部分，研究人员在两个高复杂度单管场景中，对比了定长编码、变长编码与分层编码。

在“4.2.1.1 Case 1”中，分层编码在可行解分布上同时表现出更优的管长和弯头数。与定长、变长编码相比，分层编码在总管长、弯头数以及计算时间方面均表现最佳：弯头数为4，总长度为10.092×10³ mm，计算时间为80.981 s。可视化结果显示，该方法更贴近舱壁布置，弯头更少、路径更短。由此可见，分层编码能够在复杂环境中更有效地搜索高质量解。

在“4.2.1.2 Case 2”中，分层编码得到的大多数解集中在4个弯头附近，明显优于其他编码方式。结果表明，分层编码在弯头数和总长度方面优于定长编码，相较于变长编码则显著缩短了总管长；在计算效率上，相比变长编码，定长编码耗时降低约26.885%，而分层编码耗时降低约28.000%。文中进一步指出，分层编码在狭窄通道中的布置表现突出。综合两个复杂单管案例，论文得出结论：在相同计算资源和收敛条件下，所提分层编码不仅优化效果不低于其他编码方式，而且显著提升了计算效率。

在“4.2.2 多管路布置案例”部分，研究人员基于前述复杂区域模型，构建了包含14根管路的多管布置实验，并与CCNSGA-II进行比较。对于7管案例，本文方法与CCNSGA-II均得到30个总弯头，但本文方法在总管长和邻近布置目标上更优，总长度由71.226×10³ mm降至71.010×10³ mm，邻近布置目标改善6.687%，且计算时间约为后者的一半。对于14管案例，本文方法成功完成布置，得到总弯头63、总长度144.839×10³ mm、邻近布置目标1660.928，而CCNSGA-II未能生成可行解。该结果直接证明，所提出的回滚机制与嵌套优化框架在复杂多管路任务中具有更高的可行性、适应性和综合优化能力。

在“4.3 敏感性分析”部分，论文对遗传算法关键参数与编码长度进行了快速敏感性评估。在“4.3.1 遗传算法参数”中，研究人员考察了管路交叉率_cp、管路变异率_mp、node_flags交叉率_cn、node_flags变异率_mn、种群规模pop_size和最大迭代次数max_gen。结果表明，交叉率和变异率会影响目标值波动，但对计算时间影响不大；而种群规模和最大迭代次数是影响计算效率的关键因素，二者增大都会显著增加计算时间，同时通常有利于目标值下降并趋于稳定。在“4.3.2 编码长度”中，研究人员分析了编码长度lenc的影响，发现随着节点数增加，弯头数和管长总体呈波动上升趋势，而邻近布置目标先降后升，计算时间则先降后升。这表明编码长度过短会限制可行解空间，过长则会提高问题维数与求解代价，因此需要结合布置区域和管路参数进行平衡选择。最终，论文给出了后续实验采用的参数设置。该部分说明所提方法在参数层面具备一定可解释性和可调节性。

在“5 可视化”部分，论文展示了高复杂度多管路案例的三维布置结果。可视化结果表明，该方法能够在复杂空间中生成可行且有效的路径方案，并在复杂交汇区域实现资源节约与高效布置，同时在局部区域实现合理的水平成束布局，提高空间利用率。该部分从工程直观性层面补充验证了算法输出的实用价值。

讨论部分表明，论文所提方法针对船舶非正交多管路布置中的核心瓶颈进行了系统回应。分层编码解决了传统编码在精度、灵活性与效率之间难以兼顾的问题；体素化提高了环境表示精度；回滚机制打破了固定布置顺序导致的可行性障碍；NSGA-II与多子种群协同进化的组合则增强了多目标搜索性能。与此同时，论文也明确指出其局限性，主要包括尚未纳入特定管路的专门布置规则，如特定管路的流固耦合（fluid–structure interaction）要求；当前主要面向圆形截面管，尚未覆盖方形管等非圆截面管路。未来工作将进一步细化支架、管件及其与船体结构相互作用的空间建模，拓展到非圆截面管路，并结合真实船厂历史设计数据和更多舱室模型开展验证，同时继续优化算法效率与方案可建造性。

研究结论部分可译述为：为实现适用于非正交管路的船舶自动布置系统、降低设计复杂度并缩短设计时间，研究人员提出了一种融合回滚机制的多管路布置方法。向量分层编码方法实现了管路的数学表示并构建了管路种群张量，提升了计算精度与效率，克服了基于网格编码精度低、定长编码灵活性不足以及变长编码效率较差等问题。体素化方法更精确地表征了布置环境与障碍物，减轻了包围盒方法常见的精度损失。所建立的多管路布置框架能够有效处理复杂非正交管路任务，通过引入回滚机制并结合NSGA-II与多子种群协同进化，实现了优化求解与布置顺序动态调整，避免了固定顺序约束导致的失败，也缓解了顺序优化本身的复杂性。多个不同复杂度非正交管路仿真案例验证了该方法的有效性与稳定性。