Dynamic maintenance model for a repairable multi-component system using deep reinforcement learning

Using artificial intelligence for maintenance planning is useful for many industries to have a smart decision-making tool that delivers the best maintenance policy to minimize the expected maintenance costs. In this paper, a deep reinforcement learning method is used to provide a new dynamic mainten...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Quality engineering Ročník 34; číslo 1; s. 16 - 35
Hlavní autoři:	Yousefi, Nooshin, Tsianikas, Stamatis, Coit, David W.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Milwaukee Taylor & Francis 02.01.2022 Taylor & Francis Ltd
Témata:	Algorithms Artificial intelligence Decision making Deep learning Deep Q network Deep reinforcement learning Degradation Discretization dynamic maintenance gamma process Machine learning Maintenance costs Markov decision process Markov processes Neural networks Pattern recognition Teaching methods
ISSN:	0898-2112, 1532-4222
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!