海洋是人类的资源宝库,是可持续发展的重要战略空间。近年来,世界各国对海洋资源的勘测与开发越来越重视,关于船舶运动控制问题的研究逐渐受到了专家和学者们的广泛关注。而随着船舶数量高速增长,海上作业任务更加复杂化,单一船舶已经无法满足实际工程需要。船舶集群协同控制具备良好的机动性、抗干扰性等优点,目前已被广泛地应用于海洋实际工程中,如海上搜救,海底作业和海上勘测等。本文针对船舶的航向和船舶集群协同最优控制问题展开研究,论文的主要工作如下:(1)针对船舶数学模型复杂以及船舶在航行时受到外界干扰等影响难以建立精确的数学模型的问题,本文采用离线自适应动态规划算法,建立了无模型船舶的航向最优控制器。该方法不需要船舶精确的模型参数信息,利用船舶的输入-输出数据,结合神经网络技术进行控制器设计,并通过Lyapunov稳定性定理证明了控制系统是渐近稳定的。最后以大连海事大学的育鹏轮作为仿真对象,运用MATLAB软件进行仿真实验,进一步验证控制算法的有效性;(2)针对模型未知的船舶集群协同控制问题,本文采用基于时间的在线自适应动态规划算法,分别用评价神经网络和执行神经网络近似多智能体系统的性能指标函数和最优控制策略。利用船舶当前数据和历史数据进行控制器设计,实现了跟随船舶与领航船舶的状态趋于一致,通过Lyapunov稳定性分析证明了误差系统是一致最终有界的。最后运用MATLAB软件进行数值仿真,验证了算法的有效性。