不完全信息下基础设施网络恢复的维修队路径规划
最优化与控制
2025-05-09 v1
摘要
本文考虑一个受损的基础设施网络，其中维修队知道服务中断的位置但不知道实际故障的位置。我们的目标是确定单支维修队的路径，以访问并修复中断，以最小负面影响恢复服务。我们将这个问题称为旅行修理工网络恢复问题（TRNRP）。由于决策的组合性质、底层基础设施网络内的相互依赖性以及不完全信息，该问题呈现出很强的计算挑战。考虑到由于节点状态动态信息揭示而产生的决策动态性，我们将此问题建模为有限时间 horizon的马尔可夫决策过程。我们的求解方法使用基于强化学习的值逼近，并通过识别一组次优移动的结构化结果来增强。此外，我们提出状态聚合方法来减小状态空间的大小。我们进行了广泛的计算研究，以刻画我们的求解方法在不同参数设置下的性能，并将其与基准求解方法进行比较。
引用
@article{arxiv.2505.05297,
title = {Repair Crew Routing for Infrastructure Network Restoration under Incomplete Information},
author = {Subhojit Biswas and Bahar Cavdar and Joseph Geunes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.05297},
year = {2025}
}