面向冗余配置与动态维护的双目标马尔可夫决策过程设计方法
最优化与控制
2025-11-10 v2
摘要
系统可通过添加冗余元素来提高可靠性，形成众所周知的冗余配置问题（RAP）。我们提出了一种新颖的RAP扩展，称为双目标集成设计与动态维护问题（BO-IDDMP），该问题允许纳入未来动态维护决策。这导致该问题具有第一阶段的冗余设计决策和第二阶段的序列维护决策，同时考虑不确定性。迄今为止，我们仅知晓首次运用连续时间马尔可夫决策过程设计框架来构建具有非平凡动态的问题，以及首次将其与双目标优化结合使用。针对双目标MDP设计问题，发展了一种通用启发式优化方法论，并应用于BO-IDDMP。我们证明了该方法论的效率和准确性，并与精确的混合整数线性规划求解器进行了比较。该启发式方法在大多数情况下快了数量级，而且仅在84个案例中的2个情况下产生的解被精确方法所支配。纳入动态维护策略可获得更强且更好的分布的帕累托前沿，为决策者提供更多灵活性。也研究了本问题特有的参数变化的影响。
引用
@article{arxiv.2504.12944,
title = {A Bi-Objective Markov Decision Process Design approach to redundancy allocation with dynamic maintenance for a parallel system},
author = {Luke Fairley and Rob Shone and Peter Jacko and Jefferson Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.12944},
year = {2025}
}