基于深度强化学习的海上搜救覆盖路径规划算法应用

来源：信息与控制杂志2025年第4期北京时间：

作者：韩靖童, 余倩, 刘源

摘要：目前海上搜救(SAR)辅助决策系统依旧采用传统的固定式搜寻模式，其存在效率低下、适应性弱等问题。为此，提出了一种基于深度强化学习的海上搜救覆盖路径规划模型。首先，将海上搜救覆盖路径规划问题转化为马尔可夫决策过程。然后，结合DDQN (Double Deep Q-Network)、Prioritized DDQN、Distributional DQN和Noisy DQN，设计了适用于单搜救船只的海上搜救覆盖路径规划算法。最后，通过模拟实验验证了所提算法的可行性和有效性。对比实验结果表明，所提算法无论在路径规划质量还是搜寻效率上，均显著优于其他算法。

关键词：海上搜救, 深度强化学习, 覆盖路径规划