航运作为国际贸易跨境运输网络的核心,连通着世界各国,促进文化与经济的进一步融合发展,船舶作为航运事业的重要运输载体,其智能化问题的解决是航运业发展的必由之路。航线规划技术作为船舶智能航行功能模块的关键技术组成,对于智能船舶发展的作用不言而喻。本文在构建船舶运动模型的基础上,以船舶航行安全为前提,将航行时间和燃油消耗作为航线规划的优化目标,提出了一种基于偏好的多目标船舶路径优化模型。通过引入遗传算法对模型进行求解得出优化航线,并采用实船数据对模型和算法进行仿真验证。首先,对于船舶路径多目标优化模型的整体框架进行介绍,根据远洋船舶的出发点和目的点选取适当大小的海域,减少搜索区域空间。对于跨洋航行船舶,借助大洋水深数据和气象机构预报的气象海况数据,建立实时的海域环境模型,划分船舶航行静态风险区域和船舶动态风险区域。确定船舶航线的控制变量,明确优化目标,构建目标函数。然后,针对远洋航行船舶运行特点构建船舶运动模型,建立起解决航线优化问题的桥梁。确定运动模型中航向、航行速度和航路点坐标等变量的计算方式。在保证航行安全的前提下,根据相关变量设计了航行时间和燃油消耗这两个子目标函数;针对子目标函数采用无量纲化的方法,统一度量单位,从而构建出多目标函数,为后续研究提供基础。再次,针对前文构建的船舶航线多目标优化模型,引入遗传算法对建立的模型进行求解,为了更好的达到优化效果,对相应的遗传算子进行改进。在经过选择操作后,针对进入交叉和变异的个体进行自适应调整,让适应度值大的个体更好的保留的同时保证适应度值小的个体能够被选中。选择操作使用正切函数变换与轮盘赌相结合的方式,交叉操作使用单点交叉,变异操作选用均匀变异与高斯变异相结合的方式。最后,基于实船数据对本文所构建的模型和算法进行了仿真验证,针对不同目标和决策偏好,设计了4组试验对模型和算法进行验证,包括最短安全航线和3条燃油消耗和航行时间的多目标最优航线。仿真结果表明,本文构建的算法和模型能够解决船舶航线的多目标优化问题,对船舶智能航线具有一定的支撑作用。