Ingeniería Civil Matemática certificada por 3 años hasta Diciembre de 2026
Cristóbal Alexis Reyes Pavez
Memoria de título
Aprendizaje reforzado para políticas de reparación de sistemas de varias componentes
Profesores Guías
Guido Lagos
Héctor Olivero
Resumen
La confiabilidad de un sistema se define como su capacidad para cumplir su propósito, operando de manera continua y sin interrupciones. Para garantizar esta estabilidad, se implementan estrategias de mantenimiento preventivo que buscan maximizar el tiempo operativo y minimizar tanto las fallas imprevistas como los costos asociados a las reparaciones.
Este trabajo se centra en la optimización de polı́ticas de reparación en entornos estocásticos, especialmente en sistemas con múltiples componentes con tiempos de vida aleatorios. Para abordar el problema, se analizarán distintas distribuciones de tiempo de vida y se utilizarán procesos de decisión de Markov como marco teórico para su optimización.
La efectividad de las estrategias propuestas se evaluará mediante simulaciones, demostrando su impacto en la mejora de la gestión del mantenimiento. A través del uso de algoritmos de aprendizaje automático, se diseñan estrategias que optimizan la disponibilidad del sistema y reducen los costos asociados a su mantenimiento.
