巴斯卡尔·达斯古普塔;Joáo P.赫斯帕尼亚。;詹姆斯·里尔;爱德华多·桑塔格 带有局部感官信息的Honey-pot约束搜索。 （英语） 兹比尔1138.90402 非线性分析。，理论方法应用。，序列号。A、 理论方法 65，第9期，1773-1793（2006）. 摘要：在本文中，我们研究了使用只能使用局部感官信息的自主机器人在飞机的有界区域内搜索隐藏目标的问题。该问题是在连续域中自然形成的，但所提出的解决方案基于一种聚合/细化方法，在该方法中，连续搜索空间被划分为有限的区域集合，我们在这些区域上定义离散搜索问题。通过将离散路径提升为连续路径的细化过程，可以获得原始问题的解决方案。我们证明了离散优化在计算上是困难的（NP-hard），但有计算上有效的近似算法来解决它。得到的连续问题的解通常不是最优的，但可以构造边界来衡量由于（i）引起的成本损失问题的离散化和（ii）在多项式时间内近似求解NP-hard问题的尝试。数值模拟表明，所提算法的性能明显优于单纯的方法，如随机行走或贪婪算法。 引用于4文件 MSC公司： 90B40码 搜索理论 68周25 近似算法 93C55美元 离散时间控制/观测系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Dasgupta}等人，非线性分析。，理论方法应用。，序列号。A、 《理论方法》65，第9期，1773-1793（2006；Zbl 1138.90402） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿鲁尔（Alur，R.）。；Henzinger，T。；拉弗里尔，G。；Pappas，G.J.，混合系统的离散抽象，IEEE学报，88，2，971-984（2000） [2] S.Arora、G.Karakostas、A\（2+\varepsilon\）；S.Arora、G.Karakostas、A\（2+\varepsilon\）·Zbl 0961.68104号 [3] （Chudnovksy，D.V.；Chudnovsy，G.V.，《搜索理论：一些最新发展》，《纯数学和应用数学讲义》，第112卷（1989年），马塞尔·德克尔：马塞尔·德克尔纽约）·Zbl 0686.00020号 [4] Eagle，J.N.，搜索路径受限时移动目标的最优搜索，运筹学，32，5，1107-1115（1984）·Zbl 0562.90035号 [5] Eagle，J.N。；Yee，J.R.，约束路径的最优分枝定界过程，移动目标搜索问题，运筹学，38，110-114（1990）·Zbl 0719.90042号 [6] J.R.Frost，L.D Stone，《搜索理论综述：搜索和救援决策支持的进展和应用》，技术报告CG-D-15-01，美国海岸警卫队研发中心，科罗拉多州格隆顿，URLhttp://www.rdc.uscg.gov/reports/2001/cgd1501dpexsum.pdf; J.R.Frost，L.D Stone，《搜索理论综述：搜索和救援决策支持的进展和应用》，技术报告CG-D-15-01，美国海岸警卫队研发中心，科罗拉多州格隆顿，URLhttp://www.rdc.uscg.gov/reports/2001/cgd1501dpexsum.pdf [7] Shmuel Gal，连续搜索游戏，在Chudnovksy和Chudnovsy[3]中；Shmuel Gal，连续搜索游戏，位于Chudnovksy和Chudnovsy[3] [8] 赫什伯格，J。；Suri，S.，平面内欧氏最短路径的优化算法，SIAM计算杂志，28，6，2215-2256（1999）·Zbl 0939.68157号 [9] J.P.Hespanha，一种用于图分区的高效MATLAB算法，技术报告，加州大学圣巴巴拉分校，URLhttp://www.ece.ucsb.edu/hespanha/techreps.html；J.P.Hespanha，一种用于图形划分的高效MATLAB算法，技术报告，加州大学圣巴巴拉分校，URLhttp://www.ece.ucsb.edu/hespanha/techreps.html [10] J.P.Hespanha，H.Kizilocak，《动态概率图的有效计算》，载于：第十届地中海控制与自动化会议，2002年7月；J.P.Hespanha，H.Kizilocak，动态概率图的有效计算，收录于：第十届地中海控制与自动化会议，2002年7月 [11] J.P.Hespanha、M.Prandini、S.Sastry，《概率追踪-投资游戏：一步纳什方法》，载于：第39届决策与控制大会，第3卷，2000年12月，第2272-2277页；J.P.Hespanha，M.Prandini，S.Sastry，《概率追踪-投资游戏：一步纳什方法》，载于：第39届决策与控制大会，第3卷，2000年12月，第2272-2277页 [12] N.Garg，最小树生成的3-近似；N.Garg，最小树生成的3-近似 [13] （Haley，K.B.；Stone，L.D.，《搜索理论与应用》，《北约会议系列》，第8卷（1980年），阻燃出版社：阻燃出版社，纽约） [14] 伊泰，A。；Papadimitriou，C.H。；Szwarcfiter，J.L.，网格图中的哈密顿路径，SIAM计算杂志，11，4，676-686（1982）·Zbl 0506.05043号 [15] D.S.Johnson，M.Minkoff，S.Phillips，获奖者Steiner树问题：理论与实践，收录于：第11届ACM-SIAM离散算法研讨会，2000年，第760-769页；D.S.Johnson，M.Minkoff，S.Phillips，获奖者Steiner树问题：理论与实践，收录于：第11届ACM-SIAM离散算法研讨会，2000年，第760-769页·Zbl 0956.68112号 [16] 卡普尔，S。；马赫什瓦里，S.N。；Mitchell，J.S.B.，平面多边形障碍物间欧氏最短路径的有效算法，离散与计算几何，18，377-383（1997）·Zbl 0892.68047号 [17] J.Kim，J.P.Hespanha，《连续最短路径的离散近似：无人机组最小风险路径规划的应用》，摘自：Proc。第42届决策与控制大会。，2003年12月；J.Kim，J.P.Hespanha，《连续最短路径的离散近似：无人机组最小风险路径规划的应用》，摘自：Proc。第42届决策与控制会议。，2003年12月 [18] B.O.Koopman，《作战评估小组第56号报告中的搜索和筛选》，弗吉尼亚州亚历山大港海军分析中心，1946年；B.O.Koopman，搜索和筛选，作战评估小组报告第56号，海军分析中心，弗吉尼亚州亚历山德里亚，1946年 [19] Koopman，B.O.，《搜索和筛选：一般原理和历史应用》（1980），佩加蒙出版社：纽约佩加蒙出版公司·Zbl 0677.90037号 [20] Lössner，美国。；Wegener，I.，开关成本为正的离散序列搜索，运筹学数学，7，3，426-440（1982）·Zbl 0498.90047号 [21] M.Mangel，《搜索理论：微分方程方法》，Chudnovksy和Chudnovksy[3]；M.Mangel，《搜索理论：微分方程方法》，载于Chudnovksy和Chudnovsy[3]·Zbl 0691.93071号 [22] 菲利普斯，R。；Kokotović，P.，马尔可夫链建模和控制的奇异摄动方法，IEEE自动控制汇刊，26，5，1087-1094（1981），10月·Zbl 0475.93079号 [23] （Sack，J.-R.；Urrutia，J.，《计算几何手册》（2000），Elsevier:Elsevier阿姆斯特丹）·Zbl 0930.65001号 [24] Stewart，T.J.，《搜索者运动受限时搜索移动目标》，《计算机与运筹研究》，第6期，第129-140页（1979年） [25] T.J.Stewart，约束搜索者运动的分枝定界算法的经验，载于Haley和Stone[13]；T.J.Stewart，约束搜索器运动的分枝定界算法的经验，载于Haley和Stone[13] [26] Stone，L.D.，《最优搜索理论》（1975），学术出版社：纽约学术出版社·Zbl 0343.90030号 [27] Stone，L.D.，《搜索规划的过程：当前方法和持续问题》，《运筹学》，31207-233（1983） [28] Thrun，S.，《机器人制图：一项调查》（Lakemeyer，G.；Nebel，B.，《探索新千年中的人工智能》（2002），Morgan Kaufmann） [29] 特隆，S。；伯加德，W。；Fox，D.，移动机器人并发映射和定位的概率方法，机器学习和自主机器人（联合发行），31，5，1-25（1998） [30] Trummel，K.E。；Weisinger，J.R.，最优搜索路径问题的复杂性，运筹学，34，2，324-327（1986）·Zbl 0615.90072号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。