基于Rollout算法的复杂系统故障诊断策略优化

本文主要探讨了在复杂系统故障诊断中面临的问题，特别是当测试条件不可靠时，如何提高诊断精度并降低虚警率。研究者针对这一挑战，采用了Rollout算法进行诊断策略优化。Rollout算法是一种在有限时间内模拟决策过程的技术，通过逐步扩展搜索树来评估不同决策路径的可能性和效果。 首先，作者构建了一个综合考量因素的启发函数，这个函数考虑了测试点的故障检测能力、信息量、测试成本以及测试结果的信任度。这些因素对于确保诊断策略的有效性和效率至关重要，尤其是在测试不可靠的情况下，需要权衡每个测试步骤的影响。 利用Rollout算法，他们能够生成一套智能的诊断策略，该策略能够在复杂的决策环境中找到最佳测试路径，以最小化总的测试成本并提升诊断的准确性。与传统的贪婪算法相比，Rollout算法在平均测试费用上有明显优势，同时其计算时间也在实际应用中保持在可接受的范围内。 论文通过实例，即阿波罗检测系统的测试，验证了Rollout算法在不可靠测试条件下的诊断策略设计中的有效性。结果显示，该算法不仅提高了诊断精度，还降低了虚警率，这在实际工程实践中具有很高的实用价值。 本文的主要贡献在于提出了一种基于Rollout算法的诊断策略优化方法，适用于处理复杂系统故障诊断中的不确定性，并在实验验证中展示了其在降低测试成本和提高诊断性能方面的显著优势。这对于提高复杂系统的故障诊断效率和可靠性具有重要意义，对相关领域的工程师和研究人员提供了新的思考视角和技术工具。