随着经济全球化的不断发展,海上货物运输在世界贸易活动中占据的比重也越来越大,据统计,船舶完成了远洋货物运输总量的90%左右,这其中,亚洲到欧洲的货运量占到远洋货运总量的36%,因此亚欧航线是全球最重要的航线之一。传统的亚欧航线经过苏伊士运河或好望角,2021年“长赐”轮船舶在苏伊士运河的堵塞事件表明远洋运输需要开辟更多亚洲通往欧洲的航线,而近年来,随着全球温度升高,北极海冰消融,北极东北航道季节性商业通航已成为可能,为了满足船舶航行安全及经济性航行需求,需要对东北航线进行优化。在此背景下,利用智能算法获取一条安全高效的冰区航线显得越来越重要,本文以船舶航行时间最小、燃油消耗最小为目标展开了基于海冰影响下的北极东北航线优化的研究。本文首先介绍了环境建模方法和航线优化方法,根据北极海冰数据的特性确定了以栅格图法进行环境建模,栅格的颜色越深表明海冰密集度越大。然后针对“永盛”轮在2013年航行东北航道时记录的数据,通过皮尔逊相关系数法进行分析,分析结果表明在众多天气因素中,海冰是影响东北航线航行安全、航行时间和燃油消耗最大的因素。接着建立基于神经网络算法的模型,用于预测北极船舶的燃油消耗,结果表明仿真模型预报值与真实值相差不大,训练误差几乎可以忽略不计,燃油消耗仿真模型比较成功。最后介绍蚁群算法,建立东北航线优化模型,以船舶航行时间最小、燃油消耗最小为东北航线优化的目标函数,引入加权函数,将多个目标进行简化与统一,为了确保航行安全,增添航速约束与海冰约束两个约束条件,定义船舶质点在不同海冰密集度中的航速,以此在模型算法中快速搜索最优路径。为了验证算法的可行性,在已经建立好的海冰环境模型中,使用matlab软件进行算法仿真,结果表明,优化后的航线是基于船舶安全条件下的航行时间及燃油消耗较小的航线。因此,本文对于航行在东北航道受海冰影响的船舶航线优化有一定的参考意义。