RL-Ballast: Ship Ballast Water Path Planning and Clog Prediction via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2607.04906v1 📥 PDF

作者: Ming-Kuan Lin, Yi-Chung Lai, Ming-Hsin Chiang, Tsung-Wei Pan, Jung-Hua Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2026-07-06

💡 一句话要点

提出RL-Ballast以解决船舶压载水路径规划与堵塞预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 压载水管理 深度强化学习 路径规划 故障诊断 图论 船舶自动化 液压异常

📋 核心要点

  1. 现有的压载水控制方法在应对液压异常时适应性差，依赖于密集传感器进行诊断，导致操作效率低下。
  2. RL-Ballast通过图论和深度强化学习框架，提出了一种自适应的压载水路径规划方法，减少对传感器的依赖。
  3. 实验结果显示，RL-Ballast在堵塞场景中显著减少了决策步骤，并在堵塞诊断中实现了高命中率，表现优于传统方法。

📝 摘要（中文）

在航运4.0的背景下，自动化和减少船员的船舶需要智能内部系统以维持操作安全和结构稳定。压载水控制对船舶的平衡和完整性至关重要，但传统的基于规则或手动的方法在应对阀门故障和管道堵塞等液压异常时适应性有限，且通常依赖于密集的压力或流量传感器进行诊断。为了解决这些局限性，本文提出了RL-Ballast，一个基于图的深度强化学习框架，用于自适应压载水路径规划和传感器节省的堵塞候选评分。通过图论和深度优先搜索生成54条可行的流体转移路线，部分可观察的压载环境通过帧堆叠的水箱水位和动作结果进行近似，使得智能体能够推断隐藏的堵塞效应。在确定性推理过程中，集成的失败动作记忆和动态动作屏蔽防止重复无效动作并支持即时重新规划。Monte Carlo模拟表明，RL-Ballast能够完成所有意外的单一堵塞场景，并将平均决策步骤从61.0减少到41.5，相较于基于Dijkstra的基线。对于诊断支持，失败历史评分方案在串行不可区分的堵塞条件下实现了100%的Top-3命中率，66.7%的严格Top-1命中率和83.3%的Top-1平局命中率。这些结果表明，RL-Ballast在有限传感条件下实现了自适应重新规划和维护导向的堵塞诊断。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决船舶压载水路径规划中的液压异常问题，现有方法在阀门故障和管道堵塞情况下适应性不足，依赖于密集传感器进行诊断，导致效率低下。

核心思路：RL-Ballast通过将阀门排列问题转化为54条可行的流体转移路线，利用图论和深度强化学习实现自适应路径规划，减少对传感器的依赖。

技术框架：该框架包括图生成模块、强化学习智能体、动态动作屏蔽机制和失败历史评分系统，整体流程为：环境建模→路径规划→动态决策→堵塞诊断。

关键创新：RL-Ballast的主要创新在于通过图论生成可行路径，并结合强化学习实现自适应决策，显著提高了在复杂环境下的操作效率。

关键设计：在设计中，采用了帧堆叠的水箱水位作为状态表示，使用动态动作屏蔽防止无效动作，并通过失败历史评分系统对阀门和管道进行排名，优化了决策过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RL-Ballast在处理意外单一堵塞场景时，平均决策步骤从61.0减少到41.5，显示出显著的效率提升。此外，失败历史评分方案在堵塞条件下实现了100%的Top-3命中率，66.7%的严格Top-1命中率，证明了其在堵塞诊断中的有效性。

🎯 应用场景

RL-Ballast的研究成果可广泛应用于船舶自动化控制系统，尤其是在压载水管理和故障诊断领域。其自适应路径规划能力和高效的堵塞诊断方法将提升船舶的操作安全性和稳定性，具有重要的实际价值和潜在的经济效益。

📄 摘要（原文）

Under the Shipping 4.0 paradigm, autonomous and reduced-crew vessels require intelligent internal systems to maintain operational safety and structural stability. Ballast-water control is essential for ship trim and integrity, but conventional rule-based or manual approaches have limited adaptability to hydraulic anomalies such as valve failures and pipe blockages, and often depend on dense pressure or flow sensors for diagnosis. To address these limitations, this paper proposes RL-Ballast, a graph-based deep reinforcement learning framework for adaptive ballast-water path planning and sensor-frugal blockage candidate scoring. The valve-permutation problem is transformed into 54 feasible fluid-transfer routes generated using graph theory and depth-first search. The partially observable ballast environment is approximated with frame-stacked tank levels and action outcomes, allowing the agent to infer hidden blockage effects without explicitly modeling a high-dimensional POMDP. During deterministic inference, episode-level failed-action memory and dynamic action masking prevent repeated ineffective actions and support immediate rerouting. Failed transfer histories are further accumulated to rank suspicious valves or pipe segments without dense instrumentation. Monte Carlo simulations show that RL-Ballast completes all unexpected single-blockage scenarios and reduces average decision steps from 61.0 to 41.5 compared with a Dijkstra rule-based baseline. For diagnostic support, the failure-history scoring scheme achieves a 100% Top-3 hit rate, a 66.7% strict Top-1 hit rate, and an 83.3% Top-1 tie-hit rate under serially indistinguishable blockage conditions. These results suggest that RL-Ballast enables adaptive rerouting and maintenance-oriented blockage diagnosis under limited sensing conditions.