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平面上成组疏散的Online搜索算法研究的开题报告
1.研究背景及意义
搜索算法在计算机科学领域中具有重要的应用价值，其中在线搜索算法是最为常见的一类。这种算法不需要任何先前信息或者环境建模，只需要通过观察来自环境的实时信息并基于此做出决策。在线搜索算法被广泛应用于机器人导航、网络爬虫和信息检索等领域。
本研究主要研究在线搜索算法在平面成组疏散场景中的应用，平面成组疏散是指在平面上存在多个物体，在约定的时间内需要将它们全部疏散到平面的不同位置，且各个物体之间互不干扰。这种问题常见于灾难疏散和人群管理等领域。通过研究在线搜索算法在该场景中的应用，可以提高实时处理平面任务的效率和准确性，对于社会管理和人员安全具有重要的意义。
2.研究现状
目前，关于在线搜索算法在平面成组疏散场景中的应用，已经开展了相应的研究。Y.Yang等人提出了一种基于深度Q网络的在线疏散算法，该算法通过不断对场景进行观察，自动学习出相应的疏散策略。B.Ye等人则基于Q学习算法提出了一种基于路径规划的在线疏散算法，该算法将物体疏散问题转化为路径坐标问题，通过坐标规划实现物体的疏散。
但目前已有研究仍存在一些不足，例如无法处理较大规模的物体疏散问题、运算效率不够等问题。因此，对于在线搜索算法在平面成组疏散场景中的应用，仍存在研究和改进的空间。
3.研究内容及方法
本研究旨在提出一种基于启发式算法的在线疏散算法，实现平面多个物体的疏散。具体研究内容包括：
1）在平面成组疏散场景中，研究物体的动态规划算法，确定物体的运动轨迹和相应的疏散路径；
2）研究启发式算法，寻找更优的疏散策略，使得疏散时间尽可能短，疏散过程中物体之间的碰撞等问题最小化；
3）在该算法基础之上，进一步优化在线搜索算法的运算效率，实现实时处理效果。
研究方法将采用MATLAB软件进行模拟仿真实验，通过大量数据模拟和对比分析，验证算法的有效性和可行性。
4.预期成果
本研究期望达到以下预期成果：
1）提出一种基于启发式算法的在线疏散算法，解决平面成组疏散场景中的物体疏散问题；
2）优化在线搜索算法运算效率，实现实时处理效果；
3）验证算法的有效性和可行性。
5.经费预算
本研究所需经费主要用于实验设备购买、相关材料采购和研究生实习费用等，具体预算如下：
1）实验设备：13000元；
2）相关材料：3500元；
3）实习费用：5000元。
总计21,500元。
6.研究时间安排
本研究的时间安排如下：
2022年3月-2022年7月：学习成组疏散问题的相关知识和在线搜索算法的基本原理；
2022年7月-2022年10月：设计基于启发式算法的在线疏散算法、进行模拟仿真实验，初步验证算法可行性；
2022年10月-2023年1月：完善并优化算法、撰写毕业论文和研究报告。