This thesis deals with an one-searcher multi-target search problem where targets with different detection priorities move in Markov processes in each discrete time over a given space search area, and the total number of search time intervals is fixed. A limited search resource is available in each search time interval and an exponential detection function is assumed. The searcher can obtain a target detection award, if detected, which represents the detection priority of target and is non-increasing with time. The objective is to establish the optimal search plan which allocates the search resource effort over the search areas in each time interval in order to maximize the total detection award. in the analysis, it is shown that the given problem can be decomposed into intervalwise individual search problems each being treated as a single stationary target problem for each time interval. Thus, an iterative procedure is derived to solve a sequence of stationary target problems. The computational results show that the proposed algorithm guarantees optimality.
디지털 환경하에서의 현대전 양상은 정보전 수행능력에 따라 결정되고 있으며 고밀도 타격체계와 결합된 정보감시 정찰체계 또는 정찰표적 획득체계의 발전이 중요한 군사혁신의 한 부분으로 등장하고 있다. 특히 지상군 전투에 있어서 이러한 정찰자산의 효율적인 운용은 정보작전 계획 수립의 중요한 요소가 되며 이러한 문제에 대하여 탐지 이론(Search Theory)으로 접근하려는 시도가 있었다. 그러나 탐지 이론의 기존 문제는 단일 표적 문제 위주로 다수 표적이 활동하는 현실적 전장 상황에 대해서는 제한적이었다.
이러한 사실들을 감안하여 본 논문에서는 지상군 전투에 있어서 아 작전에 위협이 되는 다수의 적 이동표적들을 대상으로 아군 정찰자산의 효율적 운용계획을 수립하는 과정을 연구하였다. 탐지의 대상이 되는 적 표적들은 몇 개 구역으로 분할된 작전지역 내에서 Markov Process를 따라 이동하며 각각의 탐지 우선순위가 시간에 따라 변한다. 탐지는 이산적인 시 구간별로 수행되며 각 시 구간마다 가용한 탐지 자원을 제한되어 있다. 따라서 문제의 목적은 제한된 자원을 활용하여 우선순위가 높은 적 표적들의 탐지 확률을 최대화하기 위하여 자원을 매 시 구간마다 각 구역에 대해 할당하는 최적의 탐지계획을 수립하는 것이다. 이러한 문제는 기존의 단수 고정표적 문제로 전환이 가능하였으며 따라서 고정표적 문제를 순차적으로 해결하는 반복적인 알고리즘이 제안되었다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 목적함수 값을 향상시키도록 자원을 반복적으로 재할당하여 표적의 탐지확률을 증가시켰으며 결과적으로 최적의 탐지계획을 제공하였다.
