本文探讨了基于强化学习的决策模型在基础设施管理中的应用，包括电网可靠性、水管恢复策略和交通系统优化。研究表明，深度强化学习在维护策略和资源管理方面优于传统方法，能有效提高系统的可持续性和操作效率。

该研究利用深度强化学习开发了水管恢复策略的成本效益管理方案，优于传统方法。同时，提出了污水管道降解模型评估方法和多智能体框架，以优化交通基础设施管理。研究还探讨了深度强化学习在废水处理和设备寿命预测中的应用，并提出了新的污水管道缺陷分类方法，展示了其有效性和不确定性估计能力。