本發明公開了一種基于深度強化學習的集群系統預防性維修方法,解決了集群系統在長期運行過程中的預防性維修問題。步驟如下:1根據退化狀態建立集群系統“單一系統?單元”集群的剩余壽命狀態矩陣。2基于集群系統“單一系統?單元”集群剩余壽命狀態,評估集群系統可靠性水平。3設計一個神經網絡預測集群系統“單一系統?單元”集群的先驗維修概率和先驗維修策略價值。4構建預防性維修策略求解算法架構,遍歷預防性維修策略解空間,選擇一系列最佳維修動作。5基于集群剩余壽命狀態的變化計算集群系統可靠度,然后檢驗集群系統恢復程度。6由預防性維修策略求解過程存儲的一系列最佳維修動作生成一個完整的預防性策略。
聲明:
“基于深度強化學習的集群系統預防性維修方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)