Hierarchical Deep Reinforcement Learning Framework for Multi-Year Asset Management Under Budget Constraints
作者: Amir Fard, Arnold X. -X. Yuan
分类: cs.AI, cs.LG, eess.SY, math.OC
发布日期: 2025-07-25
💡 一句话要点
提出分层深度强化学习框架，解决预算约束下多年资产管理问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 分层强化学习 资产管理 预算约束 基础设施维护 深度强化学习
📋 核心要点
- 现有基础设施资产管理方法在处理组合动作空间、资产退化多样性、严格预算约束和环境不确定性时，面临可扩展性限制。
- 论文提出一种分层深度强化学习方法，将预算分配和资产维护优化分解为高低两个层级，分别进行决策。
- 实验结果表明，该方法在收敛速度、可扩展性和解决方案质量方面，优于传统的深度Q学习和增强型遗传算法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分层深度强化学习方法，专门用于多年基础设施规划，旨在解决预算规划和维护优化中的挑战。该方法将问题分解为两个层级：高层预算规划器在可行性范围内分配年度预算，低层维护规划器在分配的预算内确定资产优先级。通过在分层软演员-评论家框架中结构化地分离宏观预算决策和资产级优先级排序，并集成线性规划投影，该方法有效地解决了动作空间指数增长的问题，并确保了严格的预算合规性。对不同规模（10、15和20个污水流域）的污水管网进行的案例研究表明了该方法的有效性。与传统的深度Q学习和增强型遗传算法相比，该方法收敛速度更快，可有效扩展，并且即使在网络规模增长时也能始终如一地提供接近最优的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基础设施资产管理中，如何在预算约束下进行多年维护规划的问题。现有方法难以有效处理大规模资产网络，以及动作空间的指数级增长，导致难以找到最优的维护策略，并且难以保证预算的严格遵守。
核心思路：论文的核心思路是将复杂的资产管理问题分解为两个层级：高层负责预算分配，低层负责资产维护优先级排序。这种分层结构降低了问题的复杂度，使得强化学习算法更容易学习到有效的策略。同时，通过线性规划投影，确保预算的严格遵守。
技术框架：该方法采用分层软演员-评论家（Hierarchical Soft Actor-Critic, HSAC）框架。高层预算规划器接收环境状态（如资产状况、剩余寿命等），输出年度预算分配方案。低层维护规划器接收环境状态和高层分配的预算，输出具体的资产维护行动。两个层级的规划器通过强化学习进行训练，目标是最大化长期回报（如降低维护成本、延长资产寿命等）。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其分层结构和线性规划投影的结合。分层结构有效降低了动作空间的维度，提高了算法的可扩展性。线性规划投影则保证了预算约束的严格遵守，避免了无效的维护方案。与传统的单层强化学习方法相比，该方法能够更好地处理大规模、高约束的资产管理问题。
关键设计：高层和低层规划器均采用软演员-评论家算法进行训练。线性规划投影被集成到低层规划器的动作选择过程中，确保选择的维护行动在预算范围内。具体参数设置和网络结构（如隐藏层大小、激活函数等）未知，论文可能未详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在不同规模的污水管网中均表现出良好的性能。与传统的深度Q学习和增强型遗传算法相比，该方法收敛速度更快，可扩展性更好，并且能够始终如一地提供接近最优的解决方案。具体性能提升数据未知，论文可能未提供详细的数值比较。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种基础设施资产管理领域，例如道路、桥梁、水管网络、电力系统等。通过优化维护策略，可以降低维护成本，延长资产寿命，提高基础设施的可靠性和安全性，并为政府和企业提供更科学的决策支持。
📄 摘要（原文）
Budget planning and maintenance optimization are crucial for infrastructure asset management, ensuring cost-effectiveness and sustainability. However, the complexity arising from combinatorial action spaces, diverse asset deterioration, stringent budget constraints, and environmental uncertainty significantly limits existing methods' scalability. This paper proposes a Hierarchical Deep Reinforcement Learning methodology specifically tailored to multi-year infrastructure planning. Our approach decomposes the problem into two hierarchical levels: a high-level Budget Planner allocating annual budgets within explicit feasibility bounds, and a low-level Maintenance Planner prioritizing assets within the allocated budget. By structurally separating macro-budget decisions from asset-level prioritization and integrating linear programming projection within a hierarchical Soft Actor-Critic framework, the method efficiently addresses exponential growth in the action space and ensures rigorous budget compliance. A case study evaluating sewer networks of varying sizes (10, 15, and 20 sewersheds) illustrates the effectiveness of the proposed approach. Compared to conventional Deep Q-Learning and enhanced genetic algorithms, our methodology converges more rapidly, scales effectively, and consistently delivers near-optimal solutions even as network size grows.