未知區(qū)域中目標搜索的online算法研究.pdf

1、online搜索問題是計算幾何學(xué)、機器人學(xué)、算法學(xué)中的熱點研究問題，它不僅涉及動態(tài)搜索、最優(yōu)路徑規(guī)劃、算法設(shè)計與分析等基礎(chǔ)理論問題，還在危險區(qū)域撤離、機器人目標搜索、未知區(qū)域探索等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。研究針對這類問題的簡潔、高效算法，不僅具有理論意義，而且還具有很大的實際應(yīng)用價值。
　　盡管近年來online搜索問題的研究取得了一些優(yōu)秀的成果，但仍有很多經(jīng)典的開放性問題沒有解決，且一些成果還存在著效率沒達到最優(yōu)、限制條件多等問題。

2、在此背景下，本文針對online搜索中三個具體問題，展開深入研究。
　　首先是信息不完備的危險區(qū)域撤離問題。針對這一問題，本文分單人撤離和多人撤離兩種情況討論。在單人撤離情況中，提出了競爭比為13.812的對數(shù)螺線算法，且通過給出匹配的競爭比下界，證明了該算法是最優(yōu)的單調(diào)周期性算法。同時，將對數(shù)螺線單調(diào)周期性的性質(zhì)應(yīng)用在網(wǎng)格模型中，提出了競爭比為21的螺旋撤離算法。在多人撤離情況中，提出了一個新的等角撤離算法EES，給出了競爭比計

3、算通式，并在分析算法競爭比的基礎(chǔ)上對分組方式做了進一步的優(yōu)化研究。其次，是最小感知能力機器人街道搜索問題。針對這一問題，本文提出了競爭比為9的最優(yōu)online搜索算法。該算法不僅在效率上有所提升，將競爭比從原有算法的11降低到現(xiàn)在的9，還去掉了機器人需要攜帶位置標記裝置及使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)S-GNT的限制。最后，是基于可視性的未知多邊形探索問題。針對這一問題，本文提出了一個競爭比為6.7的online探索算法。該算法通過將√2倍的offlin