Optimizing a joint reliability-redundancy allocation problem with common cause multi-state failures using immune algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Redundancy-reliability allocation problem (RRAP) is a well-known problem in reliability area. In general, this problem aims to maximize a system’s reliability or minimize a system’s costs under some constraints. In this paper, we develop a RRAP for a series-parallel system with multi-state components. Thus, the subsystems’ components, the system’s subsystems, and the system have different working states with corresponding working probabilities. The RAP in the paper is a RAP with mix components (RAPMC). We consider the choice of allocating non-identical components to each sub-system. Moreover, we consider the common cause failure (CCF) for the components, which causes simultaneous failure of all identical components of a subsystem. We assume the component’s failure state probability is reduced by conducting technical activities, and the reduced probability is added to the component’s working states’ probabilities. The model’s objective function is to minimize the system’s costs under a minimum reliability level and other constraints by allocating the optimal set of components to each subsystem and determining each component’s technical activities level. Since the RRAP belongs to the Np-Hard category of problems, an immune algorithm is used to solve the developed problem. The results indicate considering the technical activities decreases the system’s costs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle