大规模动态搜救任务无人船多路径优化方法

本发明公开了一种大规模动态搜救任务无人船多路径优化方法，属于无人船路径规划技术领域。本发明引入了深度强化学习算法相结合的多轨迹优化框架，有效提升了路径规划的效率和精准度。通过多轨迹采样技术，解决了传统方法中轨迹数据采样偏差问题，增强了算法在动态救援环境中的鲁棒性和适应性。同时，本发明设计了一种编码器‑解码器结构，利用强化学习对无人船的路径探索进行优化，极大地提升了模型对复杂解空间的探索能力。该方法能够快速找到最优搜寻路径，避免无人船陷入局部最优解。通过本发明，无人船能够智能适应大规模应急救援场景，大幅缩短搜寻时间，提升任务成功率，为无人船在紧急救援中的应用提供了关键技术支持。