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Adaptive Optimization and Systematic Probing of Infrastructure System Maintenance Policies under Model Uncertainty

机译：模型不确定性下基础设施系统维护策略的自适应优化与系统探测

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We present an application of systematic probing for selecting optimal maintenance, repair, and reconstruction (MR&R) policies for systems of infrastructure facilities under model uncertainty. We use an open-loop feedback control approach, where the model parameters are updated sequentially after every inspection round. The use of systematic probing improves the convergence of the model parameters by ensuring that all permissible actions are applied to every condition state. The results of the parametric analyses demonstrate that the MR&R policies converge earlier when systematic probing is used. However, the savings in the expected total costs as a result of probing are minor, and are only realized when the optimal probing fractions are used. On the other hand, the additional costs incurred when the wrong probing fractions are used are significant. The major conclusion from this work is that state-of-the-art adaptive infrastructure management systems, that do not use probing, provide sufficiently close to optimal policies.
机译：我们提出了一种系统探测的应用，用于在模型不确定性下为基础设施设施的系统选择最佳的维护，修理和重建（MR＆R）策略。我们使用开环反馈控制方法，该模型参数在每个检查回合之后顺序更新。通过确保将所有允许的操作应用于每个条件状态，系统探测的使用改善了模型参数的收敛性。参数分析的结果表明，使用系统探测时，MR＆R策略会更早收敛。但是，由于探测而导致的预期总成本节省很小，只有在使用最佳探测分数时才能实现。另一方面，当使用错误的探测分数时产生的额外成本是巨大的。这项工作的主要结论是，不使用探测的最先进的自适应基础架构管理系统可以提供足够接近最佳策略的系统。

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