船舶碰撞事故的发生不仅会造成极大经济损失,而且会对海洋等水系的生态环境造成严重的破坏,更重要的是容易造成重大的人员伤亡。因此,降低和防止船舶碰撞事故的发生一直以来都是航海界的首要问题,而其中的关键问题是减少船舶操纵人员在船舶避让时的判断和操作失误,从而减少船舶碰撞事故的发生以保证船员的人身安全和船舶的航行安全。本文主要是以蒙特卡洛树搜索算法为核心,结合不同的碰撞危险度计算方法建立船舶智能避让模型,指导船舶操纵人员进行安全、有效的船舶避让决策,保障船员和船舶的安全。本文的主要研究内容如下:首先,在船舶避让基本原理的基础上,利用模糊数学方法建立与单船会遇的碰撞危险度计算方法,利用可变模糊优选理论结合综合权重建立与多船会遇的最优先避让船舶确定方法,实验结果表明了两种方法的有效性。其次,本文将人工智能中的蒙特卡洛树搜索算法作为船舶智能避让模型的核心算法。在分析MCTS算法及其实现算法(UCT算法)的基础上,将其与经典的决策寻优方法贪婪算法进行对比,验证了该方法的适用性。最后,综合考虑船舶转向避让的安全性、经济性因素及不同影响因素之间的差异,建立较为合理的适合于MCTS算法的回报值函数。利用蒙特卡洛树搜索算法进行决策寻优,得到最佳的转向避让幅度。利用MATLAB软件对船舶的智能避让进行仿真计算并验证转向避让的有效性,最终结果现实该算法具有良好的适用性,能够为船舶操纵人员提供一定的避碰决策支持。