随着我国经济社会的快速发展,海上运输、海洋渔业和海上油气开采等各类涉海活动日益频繁,海上船只、人员遇险事件时有发生。在海上搜救过程中,如何快速对事故做出响应并制定科学的应急处置方案是影响搜救效率及成功率的关键因素。目前,海上搜救方案主要依靠漂移预测模型及搜救经验制定,主观性强,且效率低下,已有的搜救方案规划方法也存在任务分配简单、搜救力量调度难以实现全局优化等缺陷。为解决上述问题,本文提出了一种基于最优搜寻理论的海上搜救方案规划方法,从搜寻区域确定、搜救力量调度、搜寻任务分配三个方面实现海上搜救决策优化。本文的主要内容和工作如下:(1)搜寻区域最优确定。本文通过随机粒子的方法确定搜寻区域,首先,通过漂移预测模型对搜救目标的漂移轨迹进行预测,因海上风、浪、潮、流等环境数据的预报存在一定误差,采用蒙特卡洛方法生成随机粒子来量化其对目标漂移的不确定性影响。然后,通过Graham算法及最小面积外接矩形生成算法确定包含预测粒子的最优区域。最后,将区域进行网格划分并分别计算格子单元的包含概率,实现搜救目标随时间变化的空间概率分布预测。(2)海上搜救力量调度模型构建及算法求解。本文将海上搜救力量调度问题抽象为船舶组合优化问题,并基于最优搜寻理论构建了搜救力量调度模型。该模型以最大化搜救成功率为优化目标,充分考虑船舶位置、航速、搜寻能力、救助水平等因素,结合船舶数量约束及搜寻时间约束,实现搜救力量调度方案优化。(3)海上搜寻任务分配。为克服已有任务分配算法存在的缺少任务优先级、任务区域重叠、任务全局覆盖不足等问题,本文设计了一种顾及时空特征的区域任务分配算法。在最优搜寻理论的基础上引入整体剖分规则,根据搜救力量调度模型的求解方案,结合各船舶的任务面积约束和重叠约束对区域进行分阶段划分,从而实现搜救任务在时间上的高概率优先以及空间上的区域全覆盖。(4)算法验证与应用。以2018年6月27日“BIHAI159”轮碰撞事故为例,进行搜救决策仿真实验,发现基于本文算法求解得到的搜救力量调度方案,相比于遗传算法,其船舶数量从4艘减少到3艘且搜救成功率明显提高;对船舶的任务分配相比于传统的分配方法,在落水人员的最大存活时间(3.863h)内搜寻面积扩大了 59%,且先到的船舶能够优先对高概率区进行搜寻。上述分析证明本文提出的海上搜救方案规划方法不仅节约了成本,而且提高了搜救效率和成功率,具有明显的优化性。依据本文方法研发的海上搜救辅助决策功能模块于2019年10月集成到“国家海上搜救环境保障服务平台(www.marinesar.cn)”,为国家海上搜救相关部门提供决策支持服务。