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【24h】

Path Optimization for the Resource-Constrained Searcher

机译：资源受限搜索者的路径优化

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We formulate and solve a discrete-time path-optimization problem where a single searcher, operating in a discretized three-dimensional airspace, looks for a moving target in a finite set of cells. The searcher is constrained by maximum limits on the consumption of one or more resources such as time, fuel, and risk along any path. We develop a specialized branch-and-bound algorithm for this problem that uses several network reduction procedures as well as a new bounding technique based on Lagrangian relaxation and network expansion. The resulting algorithm outperforms a state-of-the-art algorithm for solving time-constrained problems and also is the first algorithm to solve multi-constrained problems.
机译：我们制定并解决了离散时间路径优化问题，在该问题中，在离散化三维空间中运行的单个搜索者会在有限的一组像元中寻找移动目标。搜索者受到一种或多种资源（如时间，燃料和沿任何路径的风险）消耗的最大限制的约束。我们针对此问题开发了一种专门的分支定界算法，该算法使用了几种网络简化程序以及基于拉格朗日松弛和网络扩展的新的边界技术。所得算法的性能优于解决时间约束问题的最新算法，并且是解决多约束问题的第一个算法。

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