Joint optimization of redundancy and maintenance staff allocation for multi-state series-parallel systems

• Autorzy: Liu Y. , Huang H. Z. , Wang Z. , Li Y. F. , Zhang X. L.

Warianty tytułu

PL

Optymalizacja łączona alokacji nadmiarowości oraz alokacji pracowników służb utrzymania ruchu w wielostanowych systemach szeregowo-równoległych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Multi-state system (MSS), as a kind of complex system consisting of elements with different performance levels, widely exists in engineering practices. In this paper, redundancy and maintenance staff allocation problems for repairable MSS with series-parallel configuration are considered simultaneously. The traditional redundancy allocation problem (RAP) for MSS always assumes that maintenance resources are unlimited. However in many practical situations, maintenance resources are limited due to the budget and/or time. To maximize the system availability under a certain demand, there are two feasible ways: (1) designing an optimal system configuration with available elements, and (2) allocating more maintenance staffs to reduce waiting time for repair. With the assistance of Markov queue model, the availabilities of identical version elements with the pre-assigned number of maintenance staffs can be evaluated. The universal generation function (UGF) is employed to assess the availability of entire MSS under a certain demand. Two optimization formulas considering the limited maintenance resources are proposed. One regards the limitation of maintenance resources as a constraint, and the other considers minimizing the total system cost including both the system elements and maintenance staff fees. The system redundancy and staffs allocation strategies are jointly optimized under required availability. A numerical case is presented to illustrate the efficiency of the proposed models. The Firefly Algorithm (FA), which is a recently developed metaheuristic optimization algorithm, is employed to seek the global optimal strategy.

PL

Systemy wielostanowe (multi-state systems, MSS), stanowiące typ złożonych systemów zbudowanych z elementów o różnym poziomie wydajności, znajdują szerokie zastosowanie w praktyce inżynierskiej. W prezentowanej pracy podjęto rozważania łączące zagadnienia alokacji nadmiarowości oraz alokacji pracowników służb utrzymania ruchu w naprawialnych systemach MSS o konfiguracji szeregowo-równoległej. Tradycyjnie ujmowane zagadnienie alokacji nadmiarowości (redundancy allocation problem, RAP) w systemach MSS zawsze zakłada, że środki obsługi są nieograniczone. Jednakże w wielu sytuacjach praktycznych, środki obsługi mogą być ograniczone budżetem i/lub czasem. Istnieją dwa możliwe sposoby maksymalizacji gotowości systemu przy określonym zapotrzebowaniu użytkowników: (1) zaprojektowanie optymalnej konfiguracji systemu z wykorzystaniem dostępnych elementów oraz (2) alokowanie większej liczby pracowników obsługi w celu zmniejszenia czasu oczekiwania na naprawę. Dostępność jednakowych wersji elementów przy wcześniej określonej liczbie pracowników obsługi oceniano za pomocą modelu kolejek Markowa. Uniwersalną funkcję generacyjną (UGF) wykorzystano do oceny gotowości całego systemu MSS przy określonym zapotrzebowaniu. Zaproponowano dwa równania optymalizacyjne uwzględniające ograniczone środki obsługi. W jednym z nich ograniczoność środków obsługi potraktowano jako ograniczenie (constraint), natomiast drugie równanie dotyczyło minimalizacji całkowitych kosztów systemu włącznie z kosztami elementów systemu oraz płacą pracowników służb utrzymania ruchu. Strategie alokacji nadmiarowości systemu oraz alokacji pracowników poddano jednoczesnej optymalizacji z uwzględnieniem wymaganej gotowości. Wydajność proponowanych modeli zilustrowano przykładem numerycznym. Poszukiwania optymalnej strategii globalnej prowadzono przy pomocy niedawno opracowanego metaheurystycznego algorytmu optymalizacyjnego znanego jako algorytm świetlika (Firefly Algorithm, FA).

Słowa kluczowe

EN

multi-state series-parallel systems; redundancy allocation problem (RAP); maintenance staff allocation; queue theory; universal generation function (UGF); firefly algorithm (FA)

PL

wielostanowe systemy szeregowo równoległe; zagadnienie alokacji nadmiarowości; RAP; alokacja pracowników służb utrzymania ruchu; teoria kolejek; uniwersalna funkcja generacyjna; UFG; algorytm świetlika; FA

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 14, No. 4
• Strony: 312--318
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz.

Twórcy

autor

Liu Y.

autor

Huang H. Z.

autor

Wang Z.

autor

Li Y. F.

autor

Zhang X. L.

• School of Mechanical, Electronic, and Industrial Engineering University of Electronic Science and Technology of China No. 2006, Xiyuan Avenue, West Hi-Tech Zone, Chengdu, Sichuan, 611731 P. R. China,

Bibliografia

• 1. Cassady C R, Pohl E A, Jr W P M. Selective maintenance modelling for industrial system. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 2001; 7: 104-117.
• 2. Coelho L S, Bernert D L A, Mariani V C. A chaotic firefly algorithm applied to reliability-redundancy optimization. Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation, New Orleans, LA, USA, 2011, 517-521.
• 3. Coit D W, Konak A. Multiple weighted objectives heuristic for the redundancy allocation problem. IEEE Transactions on Reliability 2006; 55: 551-558.
• 4. Coit D W, Smith A E. Reliability optimization of series-parallel systems using a genetic algorithm. IEEE Transactions on Reliability 1996;45: 254-260.
• 5. Gandomi A H, Yang X S, Alavi A H. Mixed variable structural optimization using firefly algorithm. Computers and Structures 2011; 89:2325-2336.
• 6. Kuo W, Wan R. Recent advances in optimal reliability allocation. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part A 2007; 37: 143-156.
• 7. Levitin G. The Universal Generating Function in Reliability Analysis and Optimization. London, Springer, 2005.
• 8. Levitin G, Lisnianski A. Joint redundancy and maintenance optimization for multi-state series-parallel systems. Reliability Engineering and System Safety 1999; 64: 33-42.
• 9. Lisnianski A, Estimation of boundary points for continuum-state system reliability measures. Reliability Engineering and System Safety 2001; 74: 81-88.
• 10. Lisnianski A, Levitin G. Multi-State System Reliability Assessment, Optimization, Application, Singapore, World Scientific, 2003.
• 11. Liu Y, Huang H Z, Reliability assessment for fuzzy multi-state system. International Journal of Systems Science 2010; 41: 365-379.
• 12. Liu Y, Huang H Z. Optimal selective maintenance strategy for multi-state systems under imperfect maintenance. IEEE Transactions on Reliability 2010; 59: 356-367.
• 13. Liu Y, Huang H Z, Levitin G, Reliability and performance assessment for fuzzy multi-state element. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O, Journal of Risk and Reliability 2008; 222: 675-686.
• 14. Murchland J. Fundamental concepts and relations for reliability analysis of multistate systems reliability and fault tree analysis. In Reliability and Fault Tree, Philadelphia: SIAM 1975; 581-618.
• 15. Nourelfath M, Dutuit Y. A combined approach to solve the redundancy optimization problem for multi-state systems under repair policies. Reliability Engineering and System Safety, 2004; 86: 205-213.
• 16. Nourelfath M, Kadi D A. Optimization of series-parallel multi-state systems under maintenance policies. Reliability Engineering and System Safety, 2007; 92: 1620-1626.
• 17. Nourelfath M, Châtelet E, Nahas N. Joint redundancy and imperfect preventive maintenance optimization for series–parallel multi-state degraded systems, Reliability Engineering and System Safety, 2012; 103: 51-60.
• 18. Nourelfath M, Fitouhi M, Machani, M. An integrated model for production and preventive maintenance planning in multi-state systems, IEEE Transactions on Reliability, 2010; 59: 496-506.
• 19. Taboada H A, Espiritu J F, Coit D W. MOMS-GA: A multi-objective multi-state genetic algorithm for system reliability optimization design problems. IEEE Transactions on Reliability, 2008; 57: 182-191.
• 20. Tian Z, Zuo M J, Huang H Z. Reliability-redundancy allocation for multi-state series-parallel system. IEEE Transactions on Reliability 2008; 57: 303-310.
• 21. Ushakov I A. Universal generating function. Soviet Journal of Computer and Systems Sciences 1986; 24: 118-129.
• 22. Yang X S. Nature-Inspired Metaheuristic Algorithm. Beckington, Luniver Press, 2008.
• 23. Yang X S. Firefly algorithms for multimodal optimization. Lecture Notes in Computer Science 2009; 5792: 169-178.
• 24. Yang X S. Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications, New York, Wiley, 2010.