伴随着世界各地经济贸易往来的日益密切,国家与国家之间的货运需求量急剧增加。在此背景下,世界运输业迎来了蓬勃发展。其中海上运输起到了十分重要的作用,船舶运输的货运量到达了所有货运量总和的80%。众所周知,对于船舶航线影响最大的外部因素就是海洋气象环境。在船舶航线的研究中,环境因素被认为是风、海浪、雾和洋流。气象环境不光影响着船舶航行速度而且恶劣的天气还会对船舶造成安全上的隐患。本文主要是在利用气象环境数据的基础上,同时对船舶航线的经济性和安全性目标进行优化。首先,对气象环境给船舶产生的影响进行了分析,主要是对各种阻力造成的船舶失速,还有船舶耐波性进行了研究分析,并建立了燃油消耗与安全度评估模型。其次,研究分析了航线优化所选的优化算法-灰狼优化算法,并基于随机漫步的思想对算法进行了改进,增加了头狼更新位置的随机性。然后,对改进后的灰狼优化算法用标准函数与原生算法做测试对比,并对结果进行分析。再次,介绍了多目标灰狼优化算法,并针对外部种群最优解的密度过大问题提出了密度调节方法,然后进行了函数测试和性能分析。接着,对航行空间离散化建模,然后把多目标优化算法应用到航线设计当中。最后,对设计的航线进行仿真实验,选取了北大西洋海域和北太平洋海域作对比。文章末尾对实验的结果进行了分析总结,当海域所处季节的环境比较恶劣时,优化航线会提高远洋船舶的安全性,相应经济性指标会降低;当海域所在季节的气象环境相对理想时,优化航线会非常的接近大圆航线,进而降低了燃油消耗,所以基于多目标灰狼优化算法的航线优化达到了优化目的。