我是泥潭新妹子，只想水一篇系统控制领域的paper申niw，请各位高抬贵手 
如何设计一个接近完美的机器人工厂？只从后验结果考虑。
前提：
仅考虑每台机器在正确完成任务的概率 P(\text{correct}|\text{machine}_i) ，不涉及偏好或个体性格差异。
我的直觉猜测是：
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基础模型：假设工厂内所有机器人 \{M_i\}_{i=1}^N 均具备执行任务的权限，且所有机器的整体正确率为 P(\text{correct}|\text{factory}) \approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N P(\text{correct}|\text{machine}_i) 。如果存在某一子集机器 A \subset \{M_i\}_{i=1}^N ，其在任务正确完成概率 P(\text{correct}|A) 大于 0.5，那么利用该群体 A 来代替所有机器执行任务显然会提高整体正确率。这可以进一步缩小为前25%、12.5%……最终可能会趋向于单一精英机器人的“密室”模式。
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多样化任务需求：由于任务种类的多样性，假设任务 T_j 具有概率分布 P(T_j|\text{machine}_i) ，不可能单一机器在所有任务上都具备最高正确率。更小的样本会导致方差 \sigma^2 增大，因此为保证系统鲁棒性，我们需将方差控制在一定范围内 \sigma^2 \leq \epsilon ，以实现类似对冲策略的效果，既注重回报水平 E[P(\text{correct}|M)] 也控制任务失败的罕见风险 P(\text{failure}) \approx 0 。因此，单一精英机器操作并非最佳方案。
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多维参数优化：在所有参数 \Theta = \{\theta_k\}_{k=1}^K 可以定量化的条件下，我们可以设计出若干更优的模式。如何推动系统朝向这一最优解？类似强化学习，我们可以使用 MCMC 或多臂老虎机模型来模拟每个设计下任务正确率的后验分布 P(\text{correct}|\Theta, \text{design}) 。后期还可引入更多参数，如设备效率 E 、故障率 F 、以及自由/集权的控制光谱 \lambda ，以更好地优化系统的稳定性和效率。
有没有类似的研究或者资料可以推荐？
Disclaimer: 希望能够构建一个高效、稳定、低成本的机器人工厂，为未来的智慧制造贡献力量。
