多资产维护中规划与强化学习的可靠性与成本对比
原文标题：Planning or Learning: Reliability and Cost in Multi-Asset Maintenance
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论文基于运行至失效数据，在多资产轴承维护场景下对比规划方法与强化学习。规划将可靠性作为硬约束，产生零故障策略且总成本对故障惩罚幅度不敏感；RL 优化期望成本，在低惩罚下成本更低但即使高惩罚仍存在非零故障。研究还探索奖励塑形与动作掩码等约束机制，认为规划与 RL 是互补方法，并提供了可复用的统一基准协议。
- 问题
- 多资产维护中规划与强化学习缺乏同条件对比，可靠性与成本权衡不清。
- 方法
- 基于运行至失效数据，在同一基准下对比规划与 RL，并测试奖励塑形、动作掩码等约束。
- 结果
- 规划产生零故障策略且成本对故障惩罚不敏感；RL 在低惩罚下成本更低但高惩罚仍有非零故障。
- 影响
- 需要严格可靠性时选规划，可容忍少量故障时选 RL，为维护调度选型提供依据。
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