基于深度强化学习的基础设施系统韧性优化：一种融合功能共振分析方法的社会技术视角

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Deep reinforcement learning-driven resilience optimization for infrastructure systems: A socio-technical perspective integrating functional resonance analysis method

　　

李子瑞|陈光冲|王文涛|李启明

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  FRAM-DRL框架将社会技术框架（FRAM）建模与基于上下文的强化学习（DRL）相结合。
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  Dueling DQN在各种动作约束条件下实现了最佳的整体性能。
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  约束水平（κ=4）在优化收益和成本效率之间提供了最佳平衡。
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  动作模式由FRAM的耦合结构所驱动，这些模式具有较高的影响力。
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  基准测试和敏感性分析证实了DRL的自适应性和鲁棒性。