多模式系统故障诊断：双重Rollout算法优化策略

本文主要探讨了在实际多工作模式系统中，由于单一工作模式下的测试可能无法检测和隔离所有故障，不同工作模式之间的故障检测和隔离代价及效率存在差异。针对这一问题，提出了基于双重Rollout算法的诊断策略优化方法。Rollout算法是一种在人工智能领域广泛应用的搜索策略，通常用于决策树和游戏策略的求解，通过模拟未来状态来评估当前决策的效果。 首先，作者使用第1重Rollout算法在特定的工作模式下构建完整的诊断策略。这种方法能够获取该工作模式下的局部诊断策略，并将未能有效隔离的故障形成一个模糊集。模糊集是一种数学工具，用来表示不确定性和不完全信息，对于复杂系统中的故障识别非常有用。 针对未能隔离的模糊集，作者引入第2重Rollout算法，从剩余的工作模式中挑选最合适的切换至下一工作模式，进一步执行诊断。通过这种方式，可以逐步优化诊断策略，直到故障模糊集为空或者满足系统的隔离要求。这种迭代过程体现了Rollout算法的递归特性，即通过不断探索可能的路径来逼近最优解决方案。 通过实例分析，对比了新提出的基于双重Rollout算法的诊断策略优化方法与现有算法，结果显示新方法获得的解决方案更接近最优解，而且期望的测试费用更低。这表明该方法在减少资源消耗的同时提高了故障定位的效率，对于提升多工作模式系统测试的效能具有显著作用。 本文的核心知识点包括：多工作模式系统的故障诊断挑战、Rollout算法在诊断策略优化中的应用、模糊集的概念与在多模式诊断中的作用，以及如何通过双重Rollout算法实现故障的高效隔离和定位。此外，还涉及到了信息启发函数在指导决策过程中的关键作用，它帮助算法根据可用信息选择最佳路径。这些研究成果对于提高复杂系统测试和维护的实践意义重大。