在经济全球化趋势不断扩大的今天，世界经济与交通行业的关系日益紧密，特别是海洋运输在这方面扮演了重要的角色。而船舶在远洋航行过程中有时会遇到极端恶劣的气象条件，其中热带气旋是最严重的一种。当船舶在既定航线上行驶时，若其周边已形成或临近已形成热带气旋，出于经济性和安全性两个方面的考虑，船舶往往需要采取绕避的策略。因此如何科学、客观地规划船舶绕避热带气旋的航路，对航运公司来说是非常重要的。 传统的船舶绕避热带气旋航路优化方法常常没有考虑或对于热带气旋的不确定性的考量较少。本文针对船舶绕避热带气旋的航路优化，将其分解为两个子问题，即如何提出科学有效的航路优化算法以及如何减少来自气象预报数据的不确定性带来的影响。在航路优化算法方面，针对所构建的船舶与热带气旋相对位置模型，利用全局路径规划和局部路径规划相结合的算法，对该模型进行求解从而得到航路方案。为了降低气象预测中的不确定性对航线规划的影响，本文利用卡尔曼滤波和融合聚类等技术，对集合预报数据进行综合处理，从而为航路规划算法提供有效合理的数据基础。 以下是本文的相关工作与创新成果： （1）对于热带气旋集合预报数据处理方面，本文引入时空轨迹聚类相关思想以及数据融合技术研究分析了集合预报中热带气旋未来可能移动路径集合。将Hausdorff距离轨迹相似性评估与DBSCAN聚类算法相结合。在此基础上，利用卡尔曼滤波数据融合技术，对每一类热带气旋的最有可能运动轨迹进行预报。通过分别对DBSCAN聚类算法以及卡尔曼滤波法进行仿真实验，证明了该数据处理方法可有效的分析集合预报中潜在的热带气旋移动路径趋势性。 （2）对于航路优化算法方面，本文提出了采用全局规划算法与局部规划算法相结合，并通过决策理论对航路进行规划的方法。并增加了考虑因绕避产生的额外成本对A*算法的启发式函数进行改进，以此提高搜索效率。通过一组时间切片，证明了改进后的算法可以安全绕避移动障碍物。为了科学合理的帮助动态窗口法确定其评价函数系数，以及解决其面对凹形障碍时规划效果差的问题，通过结合遗传算法与A*算法进行解决，实验证明改进后的动态窗口算法效果更佳。 （3）通过MATLAB软件对提出的航路规划算法进行仿真验证，结果证明本文提出的提出的方法所规划的航路可以安全的指导船舶安全抵达终点。并与基于确定性预报规划的方法进行对比，分析发现基于确定性预报规划的航路在经济性与安全性方面的表现取决于决策者对待风险的态度。而基于集合预报规划的航路在经济性与安全性方面都可以发挥出较好的效果。
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