貝葉斯搜尋理論利用貝葉斯統計理論搜尋失蹤物，曾被多次用於搜救失蹤的船隻。
基本介紹
- 中文名：貝葉斯搜尋理論
- 利用：貝葉斯統計
- 套用：搜救失蹤的船隻
流程,數學,另見,
流程
一般的流程如下：
- 提出所有關於船隻失蹤事件的假設。
- 針對每一假設，構造船隻位置的空間分布機率。
- 針對每一位置，假設已知船隻位於此處，計算能找到失蹤船隻的機率分布。在海洋中，這一般取決於水深：在淺水處找到失蹤物的機會比在深水處大。
- 結合上述兩個機率分布，構造整體的搜尋成功的機率分布。
- 構造搜尋路徑：始於高機率區，經過居中機率區，最後搜尋低機率區。
- 在搜尋過程中，持續更新上述機率分布。例如，如果在某處未能找到失蹤物，那么船隻位置分布於此的機率要被降低。這一更新過程需要用到貝葉斯定理。
貝葉斯搜尋不僅可以綜合多個信息來源，而且可以自動估計搜尋成功的機率。即使在搜尋前，我們可以估計“5天內找到失蹤物的機率是65%。在搜尋十天后，這個機率會升高到90%。15天后，升高到97%”。如此，在分配搜尋資源前可以評估可行性。
數學
假定失蹤物位於某區域的機率是 p，在此處能搜尋成功的機率是 q。如果搜尋此處後未能找到失蹤物，根據貝葉斯定理，失蹤物位於此處的機率被更新為
對其它區域，如果其原本失蹤物在其處的機率是 r，那么這一機率將被更新為
