考虑在固定区域内进行多目标搜索的问题,搜索策略的性能不仅与观测次数、判决正确率有关,也会受切换观测区域时切换损失的影响.对此提出一种基于主动假设检验模型的多目标搜索策略,它能帮助决策者在很少的切换开销下快速找到所有目标.理论证明了所提策略可渐进最小化搜索的贝叶斯风险,且仿真表明在有限时间内,其性能也优于其他的对比算法.该策略可扩展至异常检测、欺诈扫描等多个应用领域.
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