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如何使用记忆库粒子群算法进行海上协作搜寻计划制定概述
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2018-12-29
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海上搜寻任务通常由多个设施协作完成。针对海上协作搜寻计划制定问题，提出一种记忆库粒子群算法。该算法利用组合优化策略和连续优化策略，首先为单个设施生成相应的备选解并构建记忆库，通过从记忆库中学习、随机生成两种方式生成新的备选解；然后采用网格法更新记忆库，每个网格中最多有一个备选解保存在记忆库中，保证记忆库中备选解的多样性，基于此对解空间进行有效的全局搜索；最后通过从记忆库中随机选择多个备选解组合生成初始协作搜寻方案，利用粒子群策略围绕质量较好的备选解进行有效的局部搜索。实验结果表明，在效率方面，所提算法运行时间较短，在获取最小方差的同时可提高1%~5%的任务成功率，可有效应用于海上协作搜寻计划制定。
海上搜寻是海上搜救的重要组成部分，也是军事领域和民事领域的常见问题。常见的搜寻目标包括：落水人员、航空器／船舶碎片等。海上搜寻任务就目标的运动状态可分为静止目标搜寻和运动目标搜寻。在整个搜寻任务过程中位置基本保持不变的目标可被视为静止目标。涉及生命救援的海上搜寻任务往往时间紧迫，如对救生筏、落水人员等目标的搜寻；同时，这类目标机动能力弱，在较短时间内由环境因素造成的位移（风、海流作用导致的漂移）可忽略不计。因此，此类任务通常被认为是静止目标搜寻任务。
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