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基于多状态退化和深度强化学习的下水道管道维护策略
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大规模基础设施系统的有效管理需要考虑复杂性的战略预测和干预方法。研究使用多状态退化模型和深度强化学习制定污水管道的维护策略，结果显示该模型在生成智能、节省成本的维护策略方面有效性超过启发式方法。未来研究将改进该模型并扩展至综合基础设施管理。
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关键要点
- 大规模基础设施系统的有效管理需要考虑复杂性的战略预测和干预方法。
- 研究针对污水管道资产的两个挑战：建立管道退化模型和开发维护政策。
- 采用多状态退化模型 (MSDM) 表示污水管道的随机退化过程。
- 使用深度强化学习 (DRL) 制定维护策略，证明其有效性超过启发式方法。
- 根据管道年龄调整管理策略：较新管道采取被动策略，较旧管道采取主动策略。
- 研究凸显深度强化学习在优化维护政策方面的潜力。
- 未来研究将改进模型，探索强化学习算法，并扩展至综合基础设施管理。
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