丢失目标搜索或最小时间搜索（MTS）是二战后运筹学领域出现的一个有趣的理论和实践问题。 我们有一个丢失的目标（例如，一个人在海中），我们希望使用传感平台（例如空中车辆或海上车辆）在尽可能短的时间内找到它。 因此，问题如下： 哪些动作必须执行传感代理才能找到丢失的目标？ 此代码显示了用于解决 MTS 的概率和信息论贪婪解决方案。 只需几行代码，任何传感平台都可以改善其自主行为。 该解决方案假设如下： - 搜索的对象是静态的- 车辆中的传感器是范围传感器初始知识是对目标位置的粗略估计（由高斯分布定义）。 这是使用概率成本函数的离散最小时间搜索（MTS）解决方案的简化版本，其实现方式为： Lanillos, P. (2013)：不确定环境中移动目标的最短时间搜索。 博士论文，马德里康普顿斯大学。 http://therobotdecision.com/papers/PhD_MinimumTim
