2024年5月12日上午，新加坡国立大学叶志盛教授应邀来我校开展了以“Optimal Abort Policy for Mission-Critical Systems under Imperfect Condition Monitoring”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼644举行，由统计与数学学院徐安察教授主持。

叶志盛教授于2008年获得清华大学材料科学与工程和经济学学士学位，在新加坡国立大学获得博士学位，目前是新加坡国立大学工业系统工程与管理系的副教授和院长讲席教授，他的研究领域包括退化分析、寿命和复发数据分析、可靠性建模和数据驱动的运营管理。

在这次讲座中叶志盛教授介绍到，虽然大多数按需任务关键型系统都经过精心设计可以可靠地支持关键任务，但在任务期间仍可能偶尔发生故障。为了提高系统的生存能力，一种常见的做法是在即将发生故障之前中止任务。考虑了系统的最佳任务中止，其恶化遵循一般的三态（正常、缺陷、失败）半马尔可夫链。故障是假设自我揭示的，而健康和缺陷状态必须从不完美的状态监测数据中预测，由于所涉及的问题是一个非马尔可夫决策过程，求解系统的最佳任务中止时间是一个棘手的问题。为了获得一个易于处理的解决方案，引入了一种新的Erlang混合分布，以近似半马尔可夫链中的非指数停留时间，通过代理连续时间马尔可夫过程链来近似原始过程，其最优控制策略可以通过部分可观察的马尔可夫决策过程 （POMDP） 求解。结果表明，当 Erlang 速率参数发散时，POMDP 最优策略几乎肯定会收敛到最优中止决策规则，这意味着采用POMDP解决方案的预期成本收敛到最佳预期成本。接下来，提供了关于替代POMDP最优策略的综合方案，基于研究结果开发了一种改进的基于点的迭代算法，以数值求解代理POMDP，进一步考虑了多任务设置中的任务最优中止时间问题。通过对无人机的案例研究，展示了方法的有效性。

临近讲座结束，叶志盛教授热情地与同学们和老师们进行了激烈的学术探讨，解答了基于点的迭代算法问题。最后，徐安察教授对此次讲座发表总结并对叶志盛教授的精彩分享以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。