目的及意义：

现代海战中的舰船最佳阵位搜索算法研究的目的是使学生掌握阵位搜索算法的原理，具备利用先进优化理论解决阵位搜索问题的初步能力。在完成本课题的过程中，学生的主要任务是以舰船为研究对象，了解并掌握其阵位占位和路径优化两个方面的知识。

舰船使用鱼雷攻击目标的过程大致为:搜索目标;发现目标后观测并确定目标运动要素;进行可攻判断并确定和占领发射阵位,到达发射阵位后将鱼雷按一定的方向射出^[1]。在舰船的鱼雷攻击作战中 ,如果所发现的目标位于鱼雷射程圆和鱼雷危险区以外,则舰船必须首先机动到最佳发射阵位然后发射鱼雷,才能保证一定的命中概率。由于受鱼雷航程航速的限制,为了保证一定的鱼雷打击目标的命中概率, 舰船需要通过自身的机动 ,到达预定的鱼雷有利发射阵位时,才能发射鱼雷对目标进行攻击^[2]。舰船占领最佳鱼雷发射阵位的能力是使用鱼雷对目标进行有效打击的前提。舰船的占位能力与舰船在占位过程中的突防生存能力息息相关,不宜将他们分别考虑^[3]。舰船便用武器攻击敌方舰船，受武器射程、武器速度、武器航行误差、目标信息误差等因素的影响，为使武器达到预期的打击效果，舰船必须占领一定的射击阵位之后，才能发射武器。这个阵位的连线即为舰船对目标的极限射距圆，舰船只有进入对目标的极限射距圆区域内才能实施攻击^[4]。武器射击阵位选定及占领射击阵位机动（简称占位机动）是舰船攻击过程中的重要工作。射击阵位的优劣直接关系到武器的命中效果，而能否占领到理想的射击阵位，取决于舰船的操控机动性能，以及舰船指挥员采取的机动策略是否合理准确^[5]。

由此，我们还要研究机动路径优化的问题。最早的路径规划的算法研究是起始于七十年代，并且最开始是应用于移动机器人上的，但是到目前为止仍未实现路径规划算法的完全实用化。移动机器人与舰船在自由度和安全操作上是非常相似性的，但舰船的运动环境更加恶劣和开放。根据舰船的自身特性，一些研究人员在研究舰船路径规划系统的过程中，实现了船舶避碰算法和机器人路径规划方法的结合。一般而言，路径规划方法可以分为三种：第一种是来源于静态环境信息的全局路径规划;第二种是来源于动态环境信息的局部路径规划;第三种是将前两种方法结合后得到的混合路径规划。在离线状态下得到全局路径后还需要进行后续的在线规划，因此需要设计具有在线功能的局部路径规划，使其能够帮助舰船在未知动态环境中进行路径规划。尽管局部路径规划在未知动态环境中更具有较强的灵洁性，但是由于它的一些局限性，单独的局部路径规划不具有目标可达性，而且它所规划出的目标路径具有不确定性，因此采用第三种混合路径规划已经成为了现代导航、制导与控制的基本方式^[6]。

国内外研究现状：

关于舰船阵位搜研究，现在的研究主流是占位问题，文献^[2]给出了常见的通过概率圆确定最佳阵位的解析算法，在得到最佳阵位后，就要及时的占领该最佳阵位。文献^[7]在基于微分对策的潜艇鱼雷攻击占位问题研究中得到在给定占位速度条件下，舰船最佳占位机动为匀速定向机动。在文献^[8]中，充分考虑潜艇占位过程中的主要影响因素基础上, 基于Markov过程理论, 建立了新的潜射鱼雷占位能力概率模型, 新模型弥补了传统潜艇占位概率模型的未能考虑潜艇占位过程中各主要因素对潜艇占位能力的综合影响的不足, 同时, 考虑了各主要因素之间的关系对潜艇占位能力的影响, 而不必假设各主要因素对占位的作用是相互独立的。在占位生存概率研究方面，在水面舰船使用综合对抗模式对抗来袭鱼雷的情况下 ,使用线导鱼雷攻击水面舰船,我方舰船的占位生存概率高^[3]。关于路径优化方面，常用的有遗传算法，蚁群算法和旅行商路线规划算法等，文献^[9]中提出了一种新方法：信任区域策略优化算法（TRPO）。这种算法可以进一步使状态估计和控制在部分观察到的环境中滚动到相同的策略中。

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容及目标：

（1）收集国内外舰船阵位搜索算法以及占位路径优化的文献资料，分析和总结各种算法的优缺点，并学习了解遗传算法、旅行商问题；

（2）依据电子海图建立某海域环境模型，将地形、天气、船只等各种因素利用数学模型进行描述，重点掌握海图网格化处理，将面化为点，简化建模难度；