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Continuous-Observation Partially Observable Semi-Markov Decision Processes for Machine Maintenance

机译：机器维护的连续观测部分可观测的半马尔可夫决策过程

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Partially observable semi-Markov decision processes (POSMDPs) provide a rich framework for planning under both state transition uncertainty and observation uncertainty. In this paper, we widen the literature on POSMDP by studying discrete-state discrete-action yet continuous-observation POSMDPs. We prove that the resultant α-vector set is continuous and, therefore, propose a point-based value iteration algorithm. This paper also bridges the gap between POSMDP and machine maintenance by incorporating various types of maintenance actions, such as actions changing machine state, actions changing degradation rate, and the temporally extended action “do nothing.” Both finite and infinite planning horizons are reviewed, and the solution methodology for each type of planning horizon is given. We illustrate the maintenance decision process via a real industrial problem and demonstrate that the developed framework can be readily applied to solve relevant maintenance problems.
机译：部分可观察的半马尔可夫决策过程（POSMDP）为状态转移不确定性和观测不确定性下的规划提供了丰富的框架。在本文中，我们通过研究离散状态离散作用而连续观测的POSMDP扩展了关于POSMDP的文献。我们证明了结果向量集是连续的，因此，提出了一种基于点的值迭代算法。本文还通过合并各种类型的维护操作来弥合POSMDP和机器维护之间的鸿沟，例如，改变机器状态的操作，改变退化率的操作以及临时扩展的操作“什么都不做”。回顾了有限和无限的计划范围，并给出了每种计划范围的解决方法。我们通过一个实际的工业问题说明了维护决策过程，并证明了开发的框架可以很容易地应用于解决相关的维护问题。

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