RUFEREQ

OPTIMISATION DE POLITIQUES EXPERTES POUR LA MAINTENANCE D’UNE CONSTELLATION DE SATELLITES

Frédérick Garcia, Laurent Péret, Matthieu Vogel *, Linda Tomasini, Denis Carbonne, **

* Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle

INRA, Chemin de Borde-Rouge, BP27

31326 Castanet-Tolosan – FRANCE

{fgarcia, peret@toulouse.inra.fr}

**Centre National d’Etudes Spatiales (CNES)

18, avenue Edouard Belin

31401 Toulouse – FRANCE

{Denis.Carbonne,Linda.Tomasini}@cnes.fr

Résumé: Nous considérons dans cet article le problème de la maintenance optimale d’une constellation de satellites. On recherche des politiques de maintenance qui soient optimales en espérance vis-à-vis d’un critère de coût incluant les coûts des satellites, les coûts des lanceurs et les coûts induits par la dégradation du service assuré par la constellation. Pour ce faire, on modélise le problème sous la forme d’un processus décisionnel de Markov. La taille de l’espace d’états interdisant toute résolution exacte, on définit une famille de politiques de maintenance paramétrées que l’on optimise par une méthode de gradient stochastique estimé par simulation. Nous présentons ici la démarche suivie pour la modélisation et la résolution du problème ainsi que les premiers résultats obtenus.

Abstract: We consider in this article the problem of optimal maintenance of a satellite constellation. We look for maintenance policies that are mean cost-optimal. The considered cost takes into account satellite costs, launching costs and degradation costs due to the unavailability of service. The solution we have adopted consists in modeling the maintenance problem as a Markov decision process. Since the size of the state-space makes the exact resolution untreatable, we define a family of parameterized maintenance policies that we optimize following stochastic gradient method based on simulation. We present the approach for modeling and solving the problem and the first results obtained.