PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Spare parts allocation optimization in a multi-echelon support system based on multi-objective particle swarm optimization metod

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Optymalizacja alokacji części zamiennych w wieloszczeblowym systemie wsparcia na podstawie metody wielokryterialnej optymalizacji rojem cząstek
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Spare parts allocation optimization in a multi-echelon support system presents a difficult problem which involves non-linear objective function and integer variables to be optimized. In this paper, a multi-objective optimization model was developed, which maximizes support probability and minimizes support costs. In order to solve the optimization problem, an improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) method was utilized. In this method, techniques of dimensions reduction and rules-based multi-objective optimization were employed, which can improve the efficiency of MOPSO method. A numerical example was given to show the performance of proposed method.
PL
Optymalizacja alokacji części zamiennych w wieloszczeblowym systemie wspomagania stanowi trudne zagadnienie, które wymaga optymalizacji nieliniowej funkcji celu oraz zmiennych całkowitych. W niniejszej pracy, opracowano wielokryterialny model optymalizacyjny, który maksymalizuje prawdopodobieństwo wsparcia i minimalizuje jego koszty. W celu rozwiązania problemu optymalizacyjnego, wykorzystano ulepszoną metodę wielokryterialnej optymalizacji rojem cząstek (MOPSO). W metodzie tej wykorzystano techniki redukcji wymiarów oraz wielokryterialnej optymalizacji algorytmowej, które mogą poprawić efektywność metody MOPSO. Zasady proponowanej metody zilustrowano przykładem numerycznym.
Rocznik
Strony
29--36
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz.
Twórcy
autor
  • Department of Management Engineering, Shijiazhuang Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, P. R. China
autor
  • Department of Management Engineering, Shijiazhuang Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, P. R. China
autor
  • Department of Management Engineering, Shijiazhuang Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, P. R. China
autor
  • Department of Management Engineering, Shijiazhuang Mechanical Engineering College, Shijiazhuang, P. R. China
Bibliografia
  • 1. Abido MA. Multi-objective particle swarm optimization for optimal power flow problem. 2008 12th International Middle East Power System Conference, 2008: 392–396. Andries P. Engelbrecht write, Ying Tan translate. Basic of computer swarm intelligence. Beijing: Qinghua University Press, 2009.
  • 2. Baltar Alexandre M, Fontane Darrell G. Use of multi-objective particle swarm optimization in water resources management. Journal of
  • 3. Water Resources Planning and Management 2008: 257–265. Deb K. Genetic algorithms in multimodal function approximation. Master’s thesis, University of Alabama, 1989.
  • 5. Doc Palmer. Maintenance planning and scheduling handbook. New York: McGraw Hill Press, 2006.
  • 6. Dubi A. The Monte Carlo method and optimization of spare parts in complex realistic scenarios. 2006 Annual Reliability and Maintainability
  • 7. Symposium, 2006: 37–44. Dunwei Gong, Yong Zhang, Jianhua Zhang. Multi-objective particle swarm optimization based on minimal particle angle. Lecture Notes in
  • 8. Computer Science 2005, 3644(1): 571–576. DuyQuang Nguyen, Bagajewicz Miguel. Optimization of preventive maintenance scheduling in processing plants. Computer Aided Chemical
  • 9. Engineering 2008; (25): 319–324.
  • 10. Faisal I. Khan, Mahmoud M. Haddara. Risk-based maintenance (RBM): A quantitative approach for maintenance/inspection scheduling and Planning. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 2003, 16(6): 561–573.
  • 11. Gang Li. Handbook for quickly check of MATLAB function. Beijing: Qinghua University Press, 2011.
  • 12. Huizhi Cao, Chunjie Wang. Optimized resources configuration of vehicle equipment maintenance support for military operation other than war based on rough set theory. Journal of Academy of Military Transportation 2010; 12(3): 38–41.
  • 13. Ilgin M. Ali, Tunali Semra. Joint optimization of spare parts inventory and maintenance policies using genetic algorithms. International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2007; 30(5): 594–604.
  • 14. Jeremy A. Lifsey. Optimization of maintenance resources. European Journal of Operational Research 1965; 13(6): 1007–1019.
  • 15. Jingxuan Wei. Evolutionary Algorithms for single-objective and mufti-objective optimization problems. Xi’an University In Candidacy for Degree of Doctor of Philosophy, 2009.
  • 16. Leong, Wen-Fung Yen, Gary G. Dynamic swarms in PSO-based multi-objective optimization. 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2007: 3172–3179.
  • 17. Parsopoulos KE, Vrahatis MN. Recent approaches to global optimization problems through particle swarm optimization. Natural computing 2002; 1(2–3): 235–306.
  • 18. Ran He. An improved particle swarm optimization based on self-adaptive escape velocity. Journal of Software 2005; 16(72): 2036–2044.
  • 19. Samuel L. Dreyer, CPL. PMP. Advance Maintenance Planning and Schedule. Proceedings of IEEE Autotestcon, 2006: 341–347.
  • 20. Sicrra M R, Coello CAC. Multi-objective particle swarm optimizers: A survey of the state-of-the-art. International Journal of Computational Intelligence Research 2006; 2(3): 287–308.
  • 21. Wenbin Wang. A joint spare part and maintenance inspection optimisation model using the delay-time concept. Reliability Engineering and System Safety 2011; (96): 1535–1541.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-81a262c6-2344-4ce3-8c6a-272d6ffeeac4
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.