含参数不确定性的鲁棒再制造规划
最优化与控制
2021-03-19 v1
摘要
我们考虑存在统计估计误差时的再制造规划问题。确定最优再制造时机,首要的是对系统状态转移进行建模。然而,这些概率的估计常受数据不足困扰且远非准确,导致性能严重退化。为缓解转移概率中不确定性的影响,我们提出了一种新颖的数据驱动再制造规划建模框架,使决策者能针对统计估计误差保持鲁棒。我们将再制造规划问题建模为鲁棒马尔可夫决策过程,并构造以高置信度包含真实转移概率分布的模糊集。我们进一步确立了最优鲁棒策略的结构性质及再制造规划的洞见。基于 NASA 涡轮风扇发动机的计算研究表明,我们的数据驱动决策框架持续产生更优的最坏情况性能以及更高的性能保证可靠性。
引用
@article{arxiv.2103.09901,
title = {Robust Remanufacturing Planning with Parameter Uncertainty},
author = {Zhicheng Zhu and Yisha Xiang and Ming Zhao and Yue Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09901},
year = {2021}
}
备注
42 pages