标题中的“大数据-算法-船舶避碰决策数学模型的研究”涉及了三个主要概念：大数据、算法和船舶避碰决策数学模型。在这个主题下，我们可以深入探讨以下几个知识点：
1. **大数据**：在船舶避碰决策中，大数据是指利用大量的历史航海数据、海洋环境数据、船舶动态信息等进行分析，以预测可能的碰撞风险。这些数据可以包括船舶的位置、速度、航向、天气条件、航道拥堵情况等。通过对这些大数据的挖掘和分析，可以提供更精确的碰撞预警和决策支持。
2. **算法**：在船舶避碰决策系统中，算法扮演着核心角色。它们用于处理和解析大数据，识别潜在的碰撞风险，并生成最佳的避碰策略。这可能涉及到模糊逻辑、神经网络、遗传算法、机器学习等复杂计算方法，通过这些算法可以模拟不同避碰方案的效果，以选择最安全和最有效的行动路径。
3. **船舶避碰决策数学模型**：这是研究的核心部分，旨在构建一个能准确评估碰撞风险并指导避碰操作的数学框架。模型通常考虑多种因素，如两船的距离、相对速度、航道条件等，以量化碰撞风险。数学模型可以是基于概率的，也可以是基于规则或行为模式的。
4. **碰撞危险度**：这是评估避碰风险的关键指标，通常通过综合考虑两船的速度、航向、距离等因素来确定。论文中提出了碰撞危险度应该反映碰撞发生的可能性、紧迫性和避碰的难易程度。
5. **模糊数学**：在多船避碰情境下，由于环境和人为因素的不确定性，模糊数学可以帮助处理不精确或模糊的信息。它允许将不确定性和主观判断纳入决策模型，使决策更加灵活和适应性强。
6. **多船避碰**：在繁忙的航道上，可能涉及多个船舶的避碰问题，这需要考虑复杂的相互影响。数学模型需要能够处理多个动态目标的交互，评估所有可能的碰撞组合，并生成全局最优的避碰策略。
7. **船舶领域**：船舶领域是船舶安全行驶所需的空间，保持这个空间不被其他船舶侵犯是避碰的重要原则。在智能决策系统中，理解并应用船舶领域可以帮助避免冲突。
8. **知识库和人工智能**：在避碰智能决策系统中，知识库包含了关于法规、避碰习惯和海员经验的知识。人工智能技术，如专家系统和自然语言处理，可以用来获取、整理和应用这些知识，帮助系统做出更智能的决策。
这个研究深入探讨了如何利用大数据和先进的算法构建一个有效的船舶避碰决策数学模型，以提高海上交通安全，减少潜在的碰撞风险。通过智能决策系统，可以实现自动化避碰操作，提升航行效率并保障海员和船舶的安全。
