基于多Agent强化学习的流水线维护策略

• 作者: 王潇 王红卫 祁超
• 来源期刊: 系统工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 预防维护 2M1B流水线 多Agent强化学习算法 半马氏决策过程 衰变的质量状态
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 系统优化与调度
• 页码范围: 702-708
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 5058字
• 语种: 中文

摘要

在生产过程中,设备状态的衰变会影响产品质量,尽管设备仍能运行,但其成品率水平逐渐下降.针对由两台具有衰变质量状态的设备和一个库存缓冲组成的2M1B流水线系统,研究衰变设备的预防维护策略.每台设备可视为一个Agent,其预防维护问题被描述成半马氏决策过程模型,并与另一台设备的维护模型相关.以考虑系统全局即时成本为前提,提出了一种分布式的多Agent强化学习方法,获得两台设备在缓冲库存水平下的维护策略.学习所得的维护策略是典型的控制限型形式,即对于给定库存水平,当设备衰变至等于或劣于其相应的控制极限状态时,便触发维护行动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红卫	华中科技大学系统工程研究所	118	2099	22.0	41.0
2	王潇	华中科技大学系统工程研究所	13	23	3.0	4.0
4	祁超	华中科技大学系统工程研究所	19	132	7.0	11.0