可修k-out-of-n:G系统的可靠性分析

用马氏链数学模型研究了可修k-out-of-n: G 系统, 得到了计算系统的瞬时可用率的方法和计算系统稳态可用率的公式, 最后以Internet 为例说明了该方法和公式的工程应用。     

随机需求下多层级装备备件库存方案优化方法

为了在有限保障经费下,提高多等级保障体制中的装备可用度,对备件随机类型需求的产生、传递机理进行分析,得出各站点对每种备件的需求;对于可以分解为多个层级、由多种类型部件构成的装备,给出了其可用度的计算模型;分析了库存数量对期望短缺数、装备可用度等指标的影响,利用边际效应对备件在各个保障站点的分配方案进行优化,得出备件在各个站点的最优库存数量;设计了优化算法得出了装备保障的费效曲线,并用实例进行分析,所得结果与成熟商用软件的差距较小,表明模型与算法是实用可行的。     

基于双时间窗的多设备串行系统机会维护策略

针对多设备串行系统,提出一种基于双时间窗策略的机会维护决策模型,改变传统单窗策略中以达到单设备最优维护周期为系统停机条件这一决策方式,转而以此作为维护决策触发条件,进而基于维护组合时间窗确定最佳的维护设备组合,并引入维护时机时间窗优化系统的维护停机时刻.在此基础上,通过最小化系统在规划期内的维护总成本,获取系统的最优维护策略.算例分析表明,双窗策略在维护总成本方面优于单窗策略.     

多资源约束下串/并联生产系统的机会维护策略

以多资源约束下的串/并联生产系统为研究对象,根据系统内各个工序的资源需求优先级对工序进行排序,结合预防性维护阈值确定需要进行维护的设备以及这些设备所处的工序,在其中选取资源需求优先级最低的工序为标准,建立系统的机会维护策略;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后可靠度的演化过程,建立以维护成本为优化目标的维护模型;通过Matlab编程对实例进行计算分析来验证模型的有效性与科学性.结果显示,该维护策略能保证多资源约束下的串/并联生产系统维护成本最优.     

概率资源约束下多品种库存系统的优化

为了有效利用库存资源,同时降低大型仓储配送中心的运行成本,需要对随机需求下的多品种库存问题进行深入研究。在原有单周期线性资源约束下的多品种订货策略的基础上,通过将一种概率形式的库存资源约束应用于多品种(Q,R)策略,实现对仓库面积和运营资金更为科学的管理和控制。同时还提出了一种有效的多项式启发式算法,为物流企业在实际库存管理中应用这一模型提供了解决方案。相对于已有的方法,在不增加资源使用量的情况下,该方法可以节约平均库存成本30%以上。     

双目标优化的动车组系统多阶段机会维修决策

为保证在动车组可靠运行的前提下,尽可能提高其运用效率,在传统机会维修策略的基础上提出一种双目标优化的多阶段机会维修决策策略.该策略将维修机会窗口等距划分为多个阶段,对维修时机位于不同阶段的部件实施差异力度的维修.针对多部件维修任务分配问题,提出两名维修人员的任务分配算法,并将该算法引入到多属性决策中,使模型具有良好的多属性优化性能.算例分析验证了多阶段机会维修策略在优化可用度和平均成本率方面的有效性,同时探究权重因子对模型优化倾向的影响.     

ABC库存分类的多准则优化方法

库存分类管理是一类多准则优化问题.根据多准则库存管理问题的特点,提出了一种基于多准则优化思想的ABC库存分类方法.首先根据多准则优化思想求取包括由Pareto最优的库存项目组成的Pareto最优解集,然后根据决策者的偏好在Pareto最优解集中选定需要重点管理的库存项目.在此基础上,采用Memetic算法设定不同准则的权重系数,使得所选定库存项目的多准则取值的加权和在所有的库存项目中最大.准则的权重系数确定后多准则库存分类问题就转换为单准则的库存分类问题,可以按照传统ABC分类法进行库存分类管理.仿真实验表明了该库存分类方法和所设计的Memetic算法的有效性.     

基于可靠度的多设备混联系统机会维护模型

以多设备组成的混联生产系统为研究对象,采用可靠度恢复因子描述不同维护方式下设备可靠度演化,建立了一种基于可靠度的以维护成本为优化目标的多设备混联生产系统的机会维护模型.算例分析表明,该模型符合实际生产情况,能够为复杂结构的生产系统预防性维护决策提供有力支持.     

面向港口复杂装卸系统的动态机会维护策略

针对以不同衰退特征设备组成的港口复杂装卸系统,提出了设备层-系统层交互的动态机会维护策略,以支撑自动化码头的智能维护决策.引入维护效果和外部环境工况,提出了独立设备的综合衰退演化规则,并结合多目标价值理论和动态循环决策模式,建立设备层多目标预知维护规划模型.在此基础上,分析串联设备间的相互依赖性,利用设备停机的组合维护机会,建立了多设备维护优化调度的联合区间轴策略,对关联设备的预知维护作业采取有针对性的作业合并.数值实例结果证明,所提出的方法可显著降低系统整体维护成本,提供具有可行性、实时性、经济性的系统层维护优化方案.     

基于随机退化的串行生产系统机会维护模型

为了降低生产系统故障频率及维护成本,保证系统的安全运行,通过建立成本分析模型,对随机退化的串行生产系统提出了一种机会维护的建模方法.首先应用定态gamma分布对各设备的随机退化过程进行建模,在此基础上引入不完全维护的整合退化量恢复因子,提出了基于条件的机会维护策略.考虑设备退化的随机性,以总成本为优化目标,建立了有限时间内维护成本的分析模型.最后通过实验分析,确定了系统维护成本和检测周期以及机会维护成本之间的关系.分析结果表明,该机会维护建模方法是可行、有效的.     

多周期随机性库存控制模型与方法

本文将多周期随机性存储问题划分为无限多周期和有限多周期问题进行研究。对无限多周期问题，又分经营性企业和生产性企业分别探讨，对二者模型及结论产生差异的原因进行了分析和解释。对有限多周期问题，强调必须用系统的观点和方法进行研究，借助动态规划理论和方法，构建了有限多周期的动态规划随机存储模型。     

多随机因素下多品种库存优化的改进遗传算法

为有效利用库存资源,降低企业运行和库存费用,需研究多随机因素下的多品种库存问题.以单位时间费用最小为目标,建立了求解多随机因素下多品种商品联合订货的（s,S）模型;提出了一种基于最小基因片段编码、两代竞争的改进遗传算法.利用该算法求解出各商品的最佳体积分配和最优联合订货点,实现对仓库资源和运营资金更为科学的管理和控制.需求和提前期随机的3种商品联合订货的实例表明,使用改进遗传算法求解的结果明显优于其他方法生成的解.     

考虑生产线平衡的串-并联生产系统机会维护策略

以多工序多台设备组成的串-并联生产系统为研究对象,根据生产线平衡原理,在每次预防性维护时引入机会维护,以实现设备的充分利用;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后的可靠度演变过程,建立了以可靠度、总成本最小为优化目标的串-并联生产系统预防性维护和机会维护模型,采用蒙特卡洛仿真方法获得最优的预防性维护和机会维护的阈值,从而得到了满意的维护计划.应用实例结果表明,所提出的方法能够为串-并联生产系统提出合理的维护计划.在保证不发生系统停产的基础上,能够充分实现机会维护,降低企业设备的维护费用.     

智能综合原料库存优化系统及应用

库存控制是生产企业特别是连续生产企业物流管理的核心.作者根据某有色冶炼企业原料库存的实际情况,分析了具有连续生产特点的有色冶炼企业原料库存的特点,并提出了智能综合原料库存优化系统,阐述了智能综合原料库存优化系统的核心--管理决策中心的构成及功能,建立了一个以节省资金为直接性能指标的原料库存优化模型.在进行优化计算的过程中,采用了一种改进的遗传算法,该算法可以有效地克服传统的遗传算法容易陷入局部最优解的缺点.将该模型应用于该企业的原料库存工作中,与该厂原有的库存方法进行比较,结果表明采用该方法,可以提高企业经济效益.     

考虑维修时间及相关性的串联系统动态机会维护策略

针对多部件系统维修过程中涉及部件结构复杂、维修时间长、维修费用高的特点,提出了预防维修时间、小修时间、结构相关性、经济相关性四重因素影响下的多部件串联系统动态机会维护策略。首先,以单部件为研究对象,决策出部件层最优维护周期,并综合制定系统层试行维修计划;然后,基于试行计划,并考虑部件间相关性的影响,以节省总成本最大为优化目标建立系统层维护的优化模型;最后,应用滚动计划实现对维修计划的动态更新。通过采用遗传算法求解算例,验证所提出维修策略的必要性和有效性。     

随机需求下多周期供应链库存配送联合优化模型

库存与配送是影响供应链成本的2大要素,库存与配送联合优化对于降低供应链成本有着重要的意义。文章考虑允许缺货且需求随机的情形,建立了多周期多产品单对单2级供应链库存配送联合优化模型;针对缺货损费用和存货2种情境,分别对该模型进行了再优化,并求解出单周期最佳订货量;同时借鉴供应商管理库存(VMI)策略,采用满载量与非满载量相结合的方式求解出零售商所需的最佳车辆数;最后,通过仿真实验表明了将库存配送联合优化比单独优化在降低成本方面有了显著提高,并验证了所建立模型的可行性和实用性。     

多指标约束下备件可修复库存方案优化

针对在机场集团运行期间,设备备件可修复的多指标约束问题,提出了基于近似可用度评估的可修备件库存优化方法。首先分析了备件消耗的类型。通过忽略备件发生故障后维修时间或者订货供货时间,利用伽马分布的可加性建立备件的可用度评估模型。在此基础上,利用可修备件的可用度、可修备件的总费用为约束指标,构建以备件量最少为目标函数的多约束备件优化模型。在求解模型的过程中,利用拉格朗日乘子和边际优化启发式算法,对模型进行求解。算例中通过与仿真结果进行对比分析:当维修时间或者备件补充时间小于备件等效平均寿命三分之一时,平均误差小于5%,采用的近似度的方法是可行的。     

一种考虑修复非新的多设备串行系统机会维护动态决策模型

以由不同设备组成的无中间缓冲站的串行生产系统为研究对象,通过引入整合役龄递减因子和故障率递增因子的单设备预防性修复非新模型,建立了一种基于设备可靠性的多设备串行系统机会维护动态决策优化模型.该模型满足设备只有短期信息可用的实际操作特点,可为多设备串行系统的维护决策提供有力的支持.