在线改善基于条件的维护政策通过蒙特卡罗树搜索
Michael Hoffman1, Eunhye Song1, Michael P Brundage2
1Department of Industrial and Manufacturing Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802 USA.
本研究介绍了一种两阶段的方法,用于优化有限资源的制造系统的维护计划. 它将基于静态条件的维护 (CBM) 政策与在线蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 结合起来,以提高生产量.
科学领域:
- 运营研究 运营研究
- 制造系统工程 制造系统工程
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 当维护需求超过容量时,制造系统面临资源分配挑战.
- 传统的维护计划往往依赖于静态的策略,这对于复杂的动态系统可能不是最佳的.
- 马尔科夫决策流程 (MDP) 提供了一个最佳动态维护的框架,但受到维度的诅咒.
研究的目的:
- 在具有竞争性资源需求的制造系统中开发动态维护调度的改进方法.
- 为了克服解决维护优化大规模MDP的计算复杂性.
- 调和最大化生产量和执行必要的维护的相互矛盾的目标.
主要方法:
- 一种两阶段的优化方法,结合了基于静态条件的维护 (CBM) 策略,由遗传算法 (GA) 优化.
- 在线改进CBM政策,使用蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 来评估未来的系统状态和行动.
- 制定MCTS以优先考虑维护计划,最大限度地提高长期系统生产量.
主要成果:
- 与传统的MDP相比,拟议的两阶段方法有效地减少了状态空间的复杂性.
- 在线MCTS组件完善了静态GA优化的策略,从而提高了系统性能.
- 模拟实验表明,由此产生的在线政策的表现优于静态的CBM政策.
结论:
- 混合GA-MCTS方法为复杂的制造环境中的动态维护调度提供了一个计算上可行的和有效的方法.
- 这种战略通过战略性地平衡维护需求与生产目标来提高生产量.
- 该方法在资源有限的制造环境中,比静态的CBM政策提供了显著的改进.
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