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实体 run-to-failure data

run-to-failure data

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  1. TOOL · CL_254141 ·

    多资产维护的规划与强化学习对比

    一篇新的研究论文比较了多资产维护调度中规划和强化学习（RL）方法的优劣。研究发现，规划方法将可靠性作为严格约束，从而制定了几乎不受故障惩罚大小影响的零故障策略。相比之下，RL代理优化预期成本，有时会为了更低的总体成本而接受偶尔的故障，尤其是在惩罚较低的情况下。研究表明，规划更适用于严格可靠性和短期规划，而RL在可接受一定故障的情况下更具成本效益。