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申请/专利权人：杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于AC‑MCTS算法的面向集群系统灾后修复性维修的方法。本发明通过对系统状态的实时预测和最优维修策略的动态选择，提高集群系统的可靠性和可维护性。该系统不仅能够有效解决集群系统中的多种故障，还能够通过不断学习和优化，提高维修策略的智能化水平，减少系统停机时间，提升系统整体运行效率。
主权项：1.一种基于AC-MCTS算法的面向集群系统灾后修复性维修的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：a）构建多维修团队的灾后修复性维修过程，并在任意时间点t生成集群系统的决策特征张量Xt；b）利用Actor-Critic神经网络对Xt进行评估，输出先验参数，并将该参数作为蒙特卡洛树搜索算法的输入；c）基于蒙特卡洛树搜索算法在Xt的条件下执行维修动作的搜索操作，具体包括：i）选择：将Xt作为蒙特卡洛树搜索的根节点，并基于上限置信区间算法选择具有最佳行动价值的维修动作；ii）扩展和评估：将搜索树中的叶节点加入队列中，并利用ResNet神经网络对其进行策略价值的评估，更新搜索树中相关节点的统计数据；iii）回溯：根据评估结果，沿搜索路径回溯，更新搜索路径上每个树枝的访问次数和行动价值；iv）执行：通过迭代上述步骤得到改进的维修状态转移概率π，并选择全局最佳维修动作a*t，将集群系统从时间点t转移至t+1；d）重复步骤a）至c），直至完成集群系统的修复性维修任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) 一种基于AC-MCTS算法的面向集群系统灾后修复性维修的方法
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