强化学习模式下舰船多状态退化系统的维修策略

作者：程俭达; 刘炎^*; 李天匀; 初云涛

来源：中国舰船研究, 2021, 16(06): 45-51.

DOI：10.19693/j.issn.1673-3185.02129

• 舰船维修
• 强化学习
• 马尔科夫决策过程
• 视情维修策略

[目的]舰船的船体结构、武器装置及动力设备等系统在服役期间的性能退化将增加全寿命周期的运行风险,故须根据实船退化情况开展视情维修策略研究。[方法]基于马尔科夫链建立多状态退化系统模型,利用强化学习方法训练产生维修策略的代理,在自适应学习过程中得到最优维修策略。[结果]某船舶结构退化系统的验证结果表明,该方法可以在考虑系统实际退化状态下实现最优维修策略的快速响应,为决策者提供视情维修策略的智能化辅助决策工具。[结论]舰船视情维修策略与强化学习相结合是一种提升舰船装备维修决策技术水平的可行方法。

• 单位
  中国舰船研究设计中心; 华中科技大学