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r:maintenance:condition_monitoring [2019/12/16 16:41] – [劣化データの等間隔の状態への変換] watalur:maintenance:condition_monitoring [2019/12/16 16:57] (現在) – [費用関数の設定] watalu
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 これを行と列のラベルを付けてオブジェクトP.Rprに保管する。 これを行と列のラベルを付けてオブジェクトP.Rprに保管する。
 <code> <code>
-P.Rpr = rbind(c(1,rep(0,n.status)), +P.Rpr = rbind(c(1,rep(0,n.status-1)), 
-            cbind(diag(rep(1,n.status)),0))+            cbind(diag(rep(1,n.status-1)),0))
 rownames(P.Rpr) = c(1:n.status) rownames(P.Rpr) = c(1:n.status)
 colnames(P.Rpr) = c(1:n.status) colnames(P.Rpr) = c(1:n.status)
行 558: 行 558:
  
 <code> <code>
-cbind(1,matrix(0,n.status+1,n.status)) +cbind(1,matrix(0,n.status,n.status-1))
-#matrix(rep(c(1,rep(0,n.status)),n.status),nrow=n.status,ncol=n.status,byrow=TRUE)+
 </code> </code>
  
行 565: 行 564:
  
 <code> <code>
-#P.Rpl = matrix(rep(c(1,rep(0,n.status-1)),n.status),nrow=n.status,ncol=n.status,byrow=TRUE) +P.Rpl = cbind(1,matrix(0,n.status,n.status-1))
-P.Rpl = cbind(1,matrix(0,n.status+1,n.status))+
 rownames(P.Rpl) = c(1:n.status) rownames(P.Rpl) = c(1:n.status)
 colnames(P.Rpl) = c(1:n.status) colnames(P.Rpl) = c(1:n.status)
 </code> </code>
  
-==== 遷移行列の配列の設定 ==== 
  
-MDPtoolboxパッケージのために、行動ごとの遷移行列をすべて１つの配列に収める。 
-次のようにオブジェクトPを設定する。 
- 
-<code> 
-P = array(dim=c(n.status, n.status, n.action)) 
-P[,,1] = P.Dgr 
-P[,,2] = P.Rpr 
-P[,,3] = P.Rpl 
-</code> 
- 
- 
-==== 費用関数の設定 ==== 
  
-同じく、MDPtoolboxパッケージのために費用関数を設定する。 +==== MDPtoobox利用の準備 ====
-行動の順序は、上の遷移行列の配列と同じにする必要がある。+
  
 マルコフ決定過程の定義に必要なものは次の２つ。 マルコフ決定過程の定義に必要なものは次の２つ。
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   * 行動と状態ごとの費用行列R   * 行動と状態ごとの費用行列R
  
-Rは手作業での設定になるので、ついでにPもこのページの上の方で用いた状態が3種類、行動が3種類ある場合の例を設定してみる。この遷移行列は3×3×3の3次元配列となる。+Rは手作業での設定になる。
  
-<code> +===== 遷移行列の配列の設定 =====
-n.status = 3 +
-n.action = 3 +
-P = array(dim=c(n.status,n.status,n.action)) +
-</code>+
  
-配列Pに行動ごとの遷移行列を代入していく。 +MDPtoolboxパッケージのために、行動ごとの遷移行列をすべて１つの配列に収める。 
- +次のようにオブジェクトPを設定する。
-<code> +
-P[,,1] = matrix(c( +
-  9/10,1/10,0, +
-  0,9/10,1/10, +
-  0,0,1),nrow=3,ncol=3,byrow=TRUE) +
-P[,,2] = matrix(c( +
-  1,0,0, +
-  1,0,0, +
-  0,1,0),nrow=3,ncol=3,byrow=TRUE) +
-P[,,3] = matrix(c( +
-  1,0,0, +
-  1,0,0, +
-  1,0,0),nrow=3,ncol=3,byrow=TRUE) +
-</code> +
- +
-上の方に記したコードを実行してあれば、次のように代入してもいい。+
  
 <code> <code>
 +n.action = 3
 +P = array(dim=c(n.status, n.status, n.action))
 P[,,1] = P.Dgr P[,,1] = P.Dgr
 P[,,2] = P.Rpr P[,,2] = P.Rpr
行 627: 行 593:
 </code> </code>
  
-できあがった配列Pの中身を確認してみる。+P.Dgrを正しく推定できていれば、Pはn.status×n.status×n.actionの3次元配列になる。
  
-<code> +===== 費用関数の設定 =====
-P +
-</code>+
  
-次に費用関数を定義する。 +同じく、MDPtoolboxパッケージのために費用関数を設定する。ここは、以下のコードをそのまま貼るのではなく、数字の数を状態数に合わせて適宜変更する必要がある。行動の数n.actionは3としている。また行動の順序は、上の遷移行列の配列と同じにする必要がある。
- +
-<code> +
-R = matrix(c( +
-    0,10,150, +
-    0,50,150, +
-    2000,250,150),nrow=n.status, ncol=n.action, byrow=TRUE) +
-colnames(R) = c("keep","repair","replace") +
-rownames(R) = c(1:3) +
-R = -R +
-</code>+
  
-これも先ほどのコードを実行してあれば、次のようにしてもいい。 
 <code> <code>
-C.Opr = c(0,0,2000)+C.Dgr = c(0,0,2000)
 C.Rpr = c(10,50,250)  C.Rpr = c(10,50,250) 
 C.Rpl = c(150,150,150) C.Rpl = c(150,150,150)
-Cost = cbind(C.Opr, C.Rpr, C.Rpl)+Cost = cbind(C.Dgr, C.Rpr, C.Rpl)
 colnames(Cost) = c("Keep","Repair","Replace") colnames(Cost) = c("Keep","Repair","Replace")
 rownames(Cost) = c("1","2","3") rownames(Cost) = c("1","2","3")
行 656: 行 609:
 </code> </code>
  
-できあがった配列Pの中身を確認してみる。+6状態であれば次のようにする。
  
 <code> <code>
-R+C.Dgr = c(0,0,0,0,0,2000) 
 +C.Rpr = c(10,50,100,160,230,310)  
 +C.Rpl = c(150,150,150,150,150,150) 
 +Cost = cbind(C.Dgr, C.Rpr, C.Rpl) 
 +colnames(Cost) = c("Keep","Repair","Replace") 
 +rownames(Cost) = as.character(1:6) 
 +R = -Cost 
 +</code> 
 + 
 +各自の費用関数は、下記の数値の数を入れ替えて設定することになる。 
 + 
 +<code> 
 +C.Dgr = c() 
 +C.Rpr = c()  
 +C.Rpl = c() 
 +Cost = cbind(C.Dgr, C.Rpr, C.Rpl) 
 +colnames(Cost) = c("Keep","Repair","Replace") 
 +rownames(Cost) = as.character(1:n.status) 
 +R = -Cost
 </code> </code>
  
 +C.Dgr, C.Rpr, C.Rplそれぞれの定義行のc()の中に数字がn.status個並び、数字と数字の間にはカンマがなければならない。
 ==== 最適方策の算出 ==== ==== 最適方策の算出 ====