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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，尤其涉及一种用于多团队灾后修复性维修决策的深度Actor‑Critic架构系统。该架构通过引入约束马尔可夫决策过程（CMDP），结合AC‑MCTS算法，实现了多团队维修策略的迭代优化。具体而言，该系统通过仿真环境生成局部破坏与系统状态，并通过修复性维修Agent在策略迭代过程中选择最优维修动作，利用弹性分析评估系统恢复的效果，并不断调整Actor‑Critic网络的参数，以提高策略的决策效率。
主权项：1.一种用于多团队灾后修复性维修决策的深度Actor-Critic架构系统，其特征在于，所述系统包括：一个仿真环境模块，用于生成局部破坏和网络集群系统状态；一个修复性维修Agent模块，执行多维修团队的约束马尔可夫决策过程CMDP，基于AC-MCTS算法生成一系列维修动作，其中，修复性维修Agent模块利用集成AC-Net的搜索算法为各维修团队选择维修动作，并通过AC-Net提取网络集群系统当前恢复状态和多维修团队时序特征，对维修动作的价值函数和策略函数进行估计；一个弹性分析与奖励模块，用于根据维修策略的执行，评估系统恢复的弹性损失，并生成相应的奖励值；一个Actor-Critic网络训练模块，通过训练数据集调整AC-Net参数，为AC-MCTS算法提供更有效的维修动作搜索支持。
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) 一种用于多团队灾后修复性维修决策的深度Actor-Critic架构系统
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