计划等数据；此外，还有环境信息：地理环境（水深、方位、助航设备、航道等）、水文气象（海浪、潮汐、风力等）。以上信息可分别从船舶资料数据库、AIS信息、ECDIS系统和气象系统等方面获得。
搜索信息可分为目标信息和利益信息，目标信息用来判断拖轮是否能够安全完成拖航业务的指标，利益信息用来估算拖航业务成本信息；部分信息即可作为目标信息也可作为利益信息。目标信息主要有拖轮主机马力、缆绳拖力、抗风能力等；利益信息主要有调遣距离、拖航速度、拖航油耗等。
4.拖轮搜索的有效性保证
无动力船舶的船东在船舶信息平台上通过该功能搜索到的备选拖轮中是否能涵盖最终选择的拖轮是搜索结果有效性的指标。同时，拖轮数据的完整性对搜索结果的有效性有很大影响，因此船舶信息平台需采用一定的激励措施确保拖轮数据完整和真实。
根据作者的工作经历，目前此类搜索多是依赖拖轮经纪人自身经验，其搜索范围多是曾使用过的拖轮。因此，建立拖轮搜索信息系统将大大提高无动力船舶船东搜索适合船舶的效率。
5.拖轮搜索模式设计
因搜索无动力船舶适用拖轮所需信息维度较多，且目标信息和利益信息间有多种组合方式，多目标情况的搜索需借助人工智能技术。一般，无动力船舶船东搜索得到的结果希望能收敛于5艘拖轮以内，且能按照利益目标权重因子进行排列。因此，拟用神经网络算法作为搜索算法来解决类似的搜索问题。
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同功能。人工神经网络是具有学习能力的系统，考虑到拖轮搜索虽有目标和利益两个维度分析，但其中关键信息在两个方面都有影响，因此采用有一个隐含层的三层网络结构即可学习形成拖轮搜索的神经网络。
在神经网络第一个阶段输入已知学习样本时，通过设置的网络结构和前一次迭代的权值和阈值，从网络的第一层向后计算各神经元的输出。第二阶段是对权和阈值进行修改，从最后一层向前计算各权值和阈值对总误差的影响，据此对各权值和阈值进行修改。
根据拖轮业务的特点，将主机马力、系柱拖力、调遣距离、拖航速度、平均日变动成本、平均日固定成本和航线季节气象影响这7个变量作为输入量。因无动力船舶拖航可训练数据较多，确定隐含层节点数取20。对于输出结果则根据之前的目标和利益的原则分为可靠性和经济性2个输出节点。对隐含层节点和输出节点的激活函数可采用Sigmoid函数。
在网络结构和参数确定以后利用现有无动力船舶选择适用拖轮的实际结果作为神经网络的学习样本进行输入。期间需对点数据进行处理形成一系列有重叠区域的区间。例如对某拖轮主机功率为3980匹马力，可将该拖轮归入3900～4100匹马力和3800～4000匹马力两个区间。此外，调遣距离是随着不同查询时间或拖轮预计位置而随着时间变化的，拖航速度需对无动力船舶和拖轮进行计算，日变动成本和日固定成本需拖轮船东或使用过拖轮的船东或经纪人提供。
考虑到无动力船舶实际操作中最终选择过的拖轮可作为重要的学习材料进行学习，因此每次搜索可先从使用过的拖轮开始搜索，然后再逐步增加调遣距离来逐步搜索可用的拖轮。直到可靠性高、经济性好的拖轮达到5条拖轮以上。
以上流程为：①对无动力船舶的特性和所有拖轮对应的数据进行归一化处理；②系统中拖轮按照是否被无动力船舶使用过及其调遣距离形成搜索比较序列；③将序列中的拖轮数据逐个输入神经网络系统中；④获得输出节点数据；⑤输出节点数据和该无动力船舶期望的可靠性与经济性数据进行比较，判断结果是否符合要求；⑥找到合适的拖轮是否达到期望的数量，未达到则继续寻找；⑦对符合要求的拖轮作为搜索结果进行输出；⑧将搜索到的拖轮作为备选拖轮进行商务谈判。
6.结语
高效便捷的适用拖轮搜索有助于海上拖航业务的顺利开展，维护拖航作业安全，减少拖上作业利益相关方的利益分歧，实现利益耦合目标一致。适用拖轮搜索模式的提出可以为拖轮搜索提供决策参考，为拖轮搜索系统的实现提供有益借鉴。
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