臺灣博碩士論文加值系統

本研究針對水下搜救任務中搜索定位階段，探討運用UUV(Underwater Unmanned Vehicle)群體之水下搜索法與數量配置上的應用，以提高搜救任務之效能與效率。首先，依據搜索論之搜索規律及數學模型基礎，結合數量效用分析之概念，建構其群體水下搜索機率分佈模型，進而將現行之隨機搜索模式與群體之均勻搜索模式，針對水下搜索時間與UUV數量派遣上效能與效益之比較分析，衡量多UUV搜索數量配置、搜救時間與發現目標機率三者之間的關係與效能。
其次，依柏拉圖分佈(Pareto Distribution)法則中ABC分析法與水下搜索法之區隔與限制，建立一明確之水下搜索決策流程，依本研究結果可有效地提供決策者於執行水下搜救任務時，在針對搜索效率、效益與效能之分析上，可依據水下環境與抵達搜救中心點之延遲時間，於執行水下搜索階段之任務時，提供一明確之UUV數量派遣與執行水下搜索法之規則，以提高與改善目前水下搜救任務之尋獲率與時效性的問題，進而以套裝軟體建構一簡易之水下搜救決策支援系統（Decision Support System , DSS）介面，經模擬可提高決策者運用之效率與效能。
本研究屬模式模擬之範疇，解決隨時間函數在有限區域內搜索隨機分佈的水下遇難目標與多UUV搜索數量配置之問題，經本研究之UUV搜索數量與搜救時間之模擬，並結合水下搜索規則所建構之搜索決策流程，研究成果可作為國軍與水下救難單位決策支援之流程與建議，亦可實際運用於因故沈沒之艦船或擱淺之潛艦的救難任務中搜索定位階段之模式與方法，並作為相關研究之參考依據。

In this paper, we applied the underwater search method and the number allocation of multi-Unmanned Underwater Vehicles (UUVs) to elevate the performance and efficiency of a rescue mission, especially during the stage of searching and orientating. In terms of the rule of the search theory and bases of mathematic models, we combined the concept of number-benefit analysis to construct a searching probability distribution model. Furthermore, comparing the current random search model with the even search model, we focused on the underwater searching time and the dispatching number of UUVs to evaluate the relation and efficiency between the number allocation of multi-UUVs, the searching time and the probability of detecting goals. Finally, we definitely constructed decision processes of searching based on the distinction and limitation within the ABC analysis of Pareto distribution and the underwater search method.
According to the underwater environment and the delay time of arriving the rescue center based on analyses of searching efficiency, benefit and performance, this paper tried to provide a definitely rule for estimating the dispatching number of UUVs and making choice of an appropriate underwater search method to raise and improve the success rate of a underwater rescue mission. Besides, a software suite was made use of rebuilding a simple Decision Support System (DDS) to provide higher efficiency and more benefit for a decision-maker using the searching probability distribution model. Our simulation model can solve those number configuration issues with the time limitation and target uncertainty. After simulating the dispatching number of UUVs and the searching time and coordinating decision processes of searching, our results can be actually use in an emergency, and also offer the military and submarine rescue units to modify the present rescue procedure or to be a critical reference to those related researches in the future.

摘要 I
Abstract II
目 錄 III
表目錄 VI
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究目的 4
1.4 研究範圍與設計 4
1.4.1 研究範圍 4
1.4.2 研究設計 5
1.5 研究流程 5
第二章 文獻探討 7
2.1 文獻探討研究架構 7
2.2 水下無人載具 7
2.2.1 發展背景 7
2.2.2 定義 8
2.2.3 優缺點 9
2.2.4 小結 10
2.3 水下搜救之搜索模式 10
2.3.1潛水人員搜索模式 10
2.3.2載人潛艇搜索模式 10
2.3.3 UUV搜索模式 10
2.3.4 搜索模式優劣分析 11
2.3.5 小結 11
2.4 水下搜索法 12
2.4.1 隨機搜索 12
2.4.2 均勻搜索 13
2.4.3 兩搜索模式之同異處 16
2.5 群體系統協調 17
2.5.1 定義 17
2.5.2 理論與策略 18
2.5.3 小結 19
2.6 多UUV系統發展現況 19
2.6.1 背景 19
2.6.2 多UUV系統結構及特點 19
2.6.3 應用現況 21
2.6.4 小結 23
2.7 數量配置與目標搜索法設計 23
2.7.1相關研究文獻 23
2.7.2 小結 25
第三章 研究方法與步驟 26
3.1 搜索論 27
3.1.1連續搜索探測模型 28
3.2 搜索探測模式 30
3.2.1 隨機搜索法 31
3.2.2 均勻搜索法搜索 31
3.3 數量效用分析 32
3.3.1 效用函數 32
3.3.2 搜索數量效用分析 32
3.3.3 小結 33
3.4 多UUV搜索模型 34
3.5 柏拉圖分佈 35
3.5.1 ABC分析法 36
3.5.2 本研究ABC分析法之意涵與分類標準之設定 37
3.5.3 本研究ABC分析法之分析步驟 37
3.6 研究及模擬對象 38
第四章 模擬範例分析 39
4.1 模擬分析 39
4.2 場景設計 39
4.3 研究想定 40
4.4 想定模擬數值分析 40
4.4.1 UUV數量在發現目標機率上之影響 40
4.4.2 UUV數量極值化在總搜救時間內發現目標機率之差異 43
4.4.3 UUV數量在各時段發現目標機率上之差異 44
4.5 多UUV水下搜索法決策流程 48
4.6 柏拉圖分佈法則ABC分析 50
4.6.1 ABC分析步驟 50
4.6.2數量與水下搜索法之配置 52
4.7 水下搜索決策支援系統建構與模擬 54
4.8 數值分析 57
第五章 結論與建議 59
5.1 理論上的價值 59
5.2 實務上的貢獻 60
5.3 未來研究方向與建議 60
參考文獻 61
主要符號對照表 65
附錄A 水下搜索決策支援介面設計 66
附錄B 多UUV隨機與均勻搜索法之比較 68
附錄C 總搜救時間、UUV數量與發現目標機率之三維關係圖 70

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