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海上搜尋任務通常由多個設施協(xié)作完成。針對海上協(xié)作搜尋計劃制定問題，提出一種記憶庫粒子群算法。該算法利用組合優(yōu)化策略和連續(xù)優(yōu)化策略，首先為單個設施生成相應的備選解并構建記憶庫，通過從記憶庫中學習、隨機生成兩種方式生成新的備選解；然后采用網格法更新記憶庫，每個網格中最多有一個備選解保存在記憶庫中，保證記憶庫中備選解的多樣性，基于此對解空間進行有效的全局搜索；最后通過從記憶庫中隨機選擇多個備選解組合生成初始協(xié)作搜尋方案，利用粒子群策略圍繞質量較好的備選解進行有效的局部搜索。實驗結果表明，在效率方面，所提算法運行時間較短，在獲取最小方差的同時可提高1%~5%的任務成功率，可有效應用于海上協(xié)作搜尋計劃制定。
海上搜尋是海上搜救的重要組成部分，也是軍事領域和民事領域的常見問題。常見的搜尋目標包括：落水人員、航空器／船舶碎片等。海上搜尋任務就目標的運動狀態(tài)可分為靜止目標搜尋和運動目標搜尋。在整個搜尋任務過程中位置基本保持不變的目標可被視為靜止目標。涉及生命救援的海上搜尋任務往往時間緊迫，如對救生筏、落水人員等目標的搜尋；同時，這類目標機動能力弱，在較短時間內由環(huán)境因素造成的位移（風、海流作用導致的漂移）可忽略不計。因此，此類任務通常被認為是靜止目標搜尋任務。
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