摘要
搜寻路线优化问题在搜救行动、资源勘探、环境监测等领域具有重要的应用价值。
传统的搜寻路线规划方法往往假设目标静止或运动轨迹已知，但在实际应用中，目标往往是随机移动的，这给搜寻工作带来了很大的挑战。
近年来，基于移动概率的搜寻路线优化方法逐渐兴起，该方法利用目标移动的概率模型来预测目标可能出现的位置，从而规划出更加高效的搜寻路线。
本文首先介绍了移动概率的基本概念、常见模型及其参数估计方法，并对目标移动行为分析方法进行了探讨；接着，对传统的搜寻路线优化算法以及基于移动概率的优化算法进行了综述，并对比分析了不同算法的性能；然后，对基于移动概率的搜寻路线优化方法的应用案例进行了分析，并总结了该方法的优势和不足；最后，对未来的研究方向进行了展望，指出该领域需要解决的关键问题和挑战。
关键词：搜寻路线优化；移动概率；路径规划；目标搜索；不确定性
搜寻路线优化是指在一个给定的区域内，寻找一个或多个目标的过程，目标是找到目标或确定目标位置的概率最大化，同时最小化搜索时间、搜索成本或搜索风险等指标。
这个问题在许多领域都有广泛的应用，例如：
搜救行动:在海上、空中或陆地搜救失踪人员或车辆。
资源勘探:寻找矿藏、石油、天然气等自然资源。
环境监测:监测污染源、跟踪野生动物、评估灾害损失等。
传统的搜寻路线规划方法通常假设目标是静止的或者其运动轨迹是已知的。
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