OPTIMAL DESIGN OF BINARY WEIGHTED k-OUT-OF-n SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider the optimal design of the binary weighted k-out-of-n system. The binary weighted k-out-of-n: G system works if and only if the total utility of all working components is at least k. In the design process, we need to evaluate system reliability repetitively. The universal generating function (UGF) approach is used for this purpose when the system size is small or moderate. When the size of the system is large, the recursive approach is used, which is more efficient. Two optimal models are formulated. One is to minimize the expected total cost while guaranteeing the system reliability higher than a pre-specified value; the other is to maximize the system reliability with the constraints on total system cost. Genetic algorithms (GA) and Tabu Search (TS) methods are both used to solve the proposed optimization models. Since the key to a good TS algorithm is usually quite problem-specific policies and memory structures, there is no existing general TS tool available. Therefore more details of the TS approach used in this paper are discussed than the GA approach. The results obtained with these two methods are compared. The results illustrate that both methods are powerful tools for solving these kinds of problems. However TS is more efficient than GA in computation. The materials in this paper have been published in 19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».