基于移动概率的搜寻路线优化开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着科技的进步和社会的发展，搜寻任务在各个领域的重要性日益凸显，例如海上搜救、灾难救援、野生动物追踪等。

搜寻路线的优劣直接影响着搜寻效率和成本，因此如何高效、快速地规划搜寻路线成为了一个亟待解决的问题。

传统的搜寻路线规划方法往往基于静态目标假设，难以适应目标移动的不确定性。

2. 本选题国内外研究状况综述

搜寻路线优化问题一直是运筹学、人工智能等领域的热点研究方向，国内外学者在该领域进行了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在搜寻路线优化方面做了大量研究，特别是在特定环境下的搜寻策略、算法设计等方面取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将从以下几个方面展开：1.移动概率模型构建：分析目标历史轨迹、环境信息等因素，构建能够准确预测目标移动行为的概率模型。

2.搜寻路线优化算法设计：基于构建的移动概率模型，设计高效的搜寻路线优化算法，以最大化搜寻成功概率或最小化搜寻时间为目标，规划最优搜寻路线。

3.仿真实验与分析：搭建仿真实验平台，对所提出的算法进行性能测试和评估，分析不同参数设置对算法性能的影响，验证算法的有效性和优越性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解搜寻路线优化、移动概率模型、目标移动行为预测等方面的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.模型构建阶段：分析目标历史轨迹数据、环境信息等因素，选择合适的数学工具和模型，构建能够准确预测目标移动行为的概率模型。

3.算法设计阶段：基于构建的移动概率模型，设计高效的搜寻路线优化算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于多源信息融合的移动概率模型：综合考虑目标历史轨迹、环境信息、传感器数据等多源信息，构建更加准确、可靠的移动概率模型，提高目标移动行为预测的准确性。

2.设计一种高效的基于移动概率的搜寻路线优化算法：结合智能优化算法和机器学习方法，设计能够快速、准确地规划最优搜寻路线的算法，提高搜寻效率。

3.将所提出的方法应用于实际搜寻案例：选择具有代表性的实际搜寻案例，验证方法的实用性和效果，为解决实际问题提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘艳军, 郭文华, 陈佳, 等. 一种基于目标移动概率的无人机航路规划方法[j]. 电光与控制, 2021, 28(12): 101-107.

2. 徐博, 陈增强, 汪明, 等. 基于时空轨迹概率预测的无人机区域目标搜索方法[j]. 控制与决策, 2021, 36(6): 1463-1471.

3. 邵迪, 孟潇, 李爽, 等. 基于移动概率预测的无人机区域目标搜索算法[j]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(11): 2582-2591.