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fileicon[산업공학] 메타 휴리스틱을 이용한 (m, n)중 -(r, s) : F 시스템 정비정책에 관한 연구

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소개글

[산업공학] 메타 휴리스틱을 이용한 (m, n)중 -(r, s) : F 시스템 정비정책에 관한 연구에 대한 자료입니다.

목차

제 1 장 서 론
제 1 절 연구배경 및 필요성
제 2 절 연구 내용 및 범위

제 2 장 기존연구 고찰

제 3 장 시스템 모형 및 정비 정책
제 1 절 신뢰도 이론
제 2 절 Consecutive-(r,s)-out-of-(m,n): F 시스템
제 3 절 고장 발생 및 정비정책
제 4 절 비용함수

제 4 장 시스템 최적설계 및 메타휴리스틱
제 1 절 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
제 2 절 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing)
제 3 절 타부 탐색(Tabu Search Method)
제 4 절 개미군집 최적화(Ants Colony Optimization)


제 5 장 실험 결과분석
제 1 절 축소실험
제 2 절 확대실험

제 6 장 결 론


참 고 문 헌

본문내용

근래에 고도의 신뢰도를 갖는 체계나 부품을 만들어야 할 중요성이 점차로 증대하고 있다. 경제적인 관점에서 보면 고도의 신뢰도는 총 비용을 줄이기 위해 필수적이다. 따라서 어떠한 시스템에서 그 시스템의 신뢰도를 높이기 위한 노력은 당연하며 가장 많이 이용되는 방법이 부품을 중복으로 설계하는 것이다. 본 논문은 부품의 중복설계는 다양한 방법가운데 대표적인 Consecutive -(r,s)-out-of-(m,n): F 시스템에 관한 연구이다.
Consecutive-(r,s)-out-of-(m,n): F 시스템은 (m,n)행렬과 같이 배열된 부품 중 (r,s)부분행렬에 속한 부품들이 모두 고장일 때 전체 시스템의 고장이 발생하는 다 부품 시스템중 하나로 본 논문은 이러한 시스템의 예방정비 기간을 최적화하는 문제이다.
시스템에 대한 예방정비는 시스템 신뢰도 및 운영비용 관점에서 볼 때 매우 중요하다. 시기를 놓친 예방정비는 시스템 정지로 인한 큰 손실을 불러오며 빈번한 정비는 고 신뢰도 시스템을 유지하게 하지만 예방정비 자체에 과다하게 비용이 지출되어 오히려 전체 비용 증대가 이루어 질 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 가장 경제적인 예방정비 시점을 결정하는 최적화 문제를 연구한다.
기존 유전자 알고리즘을 이용한 정비정책 연구는 Consecutive-(r,s)-out -of-(m,n): F 시스템의 신뢰도에 대한 해석적 계산의 난이도를 효율적으로 해결하였으나 계산시간이 과다 소요되어 확대적용이 어려운 문제점이 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘보다 효과적인 시간에 시스템 정비모형을 결정하고 더 우수한 결과를 도출하는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 제시한다. 또한 경로문제에 주로 적용되던 개미군집 최적화(Ant Colony Optimization) 알고리즘을 수리모형에 적용함으로써 새로운 분야에 확대 적용 가능성을 시험했다.
본 연구를 통해 각 정비 정책의 비교를 통해 선정된 정비정책 하에 비용을 최소로 하는 신뢰도 모형을 구축하며, 신뢰도 모형의 해석적 계산의 난이도를 해결하기 위해 메타휴리스틱 기법인 유전자 알고리즘(Genetic Algoritm), 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing), 타부서치(Tabu Search Algorithm) 및 개미군집 최적화(Ants Colony Optimization)를 이용하여 예방정비 비용을 최소화 시키는 정비 주기와 단위시간당 기대비용값을 산출하고 시간적 효율성을 판단함으로써 최적해에 빠르게 수렴하는 메타휴리스틱 알고리즘을 비교하여 다부품 시스템 최적화 결정에 효과적임을 고찰한다.

태그 메타휴리스틱, 유전자알고리즘, 타부서치, 시뮬레이티드 어닐링, 개미군집최적화

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