一类可修系统的最优更换模型

本文研究了单部件,一个修理工组成的可修系统,在故障系统（部件）不能“修复如新”的前提下,我们以系统的故障次数和工作寿命组成的二元函数（Ｎ,Ｔ）为其策略,选择最优的策略（Ｎ,Ｔ）使得系统经长期运行单位时间内的期望费用达到最小,而且求出了系统经长期运行单位时间内的期望费用的明显表达式．     

冷备可修系统的二元最优更换策略

研究了由一个修理工、两同型部件组成的冷贮备可修系统 ,在假定故障部件不能“修复如新”的条件下 ,利用几何过程对系统中部件 1的故障次数N和工作寿命T组成的二元最优更换策略 (N ,T)进行了研究 ,问题是确定最优的更换策略 (N ,T )使得系统经长期运行单位时间内期望效益达到最大。导出了系统经长期运行单位时间内期望效益的明显表达式。最后 ,还在一定条件下证明了最优策略 (N ,T )比以往著作中的最优策略N 和T 优良。     

修理工多重休假排队系统的最优控制

针对修理工多重休假的退化可修排队系统，提出了一种新的维修更换模型, 假定服务台是可修的，且服务台逐次故障后的维修时间构成随机递增的几何过程，服务台工作时间构成随机递减的几何过程，在修理工休假时间分别为随机变量和定长的情况下，选取被服务的顾客数N为更换策略，利用几何过程理论建立了系统的维修更换模型，问题是确定最优的N*，使得系统经长期运行单位时间内期望效益达到最大，并求出了该目标函数的明显表达式, 最后还对结果进行了讨论。     

修理工多重休假的可修系统更换策略

考虑了一个修理工带有多重休假的单部件可修系统.系统发生故障时可能因修理工的休假而得不到及时修理,因此,系统可处于工作、修理和待修3种状态.假设系统每次维修后均不能"修复如新"时,以系统的故障次数为更换策略,通过更新过程和几何过程理论,求出了系统经长期运行单位时间内期望效益的明显表达式.最后通过数值例子对所得结果进行了分析.     

服务台"修复非新"的M/G/1排队系统更换模型研究

研究了M/G/1服务台“修复非新”的排队系统的最优更换策略。在假定服务台可修且不能“修复如新”和服务台的寿命服从指数分布的前提下,利用几何过程和更新过程,以被服务的顾客数N为其更换策略,以系统经长期运行单位时间內的期望效益为目标函数,选择最优的更换策略N~*,使得这一目标函数达到最大值。求出了系统经长期运行单位时间內期望效益的明显表达式。最后对结果进行了讨论。     

修理工单重休假可修系统优化管理研究

针对修理工带有单重休假的单部件可修系统,提出了一种新的维修更换模型.假定系统是可修的,在系统逐次故障后的维修时间构成随机递增的几何过程,系统工作时间和修理工休假时间构成随机递减几何过程的情况下,选取系统的总工作时间T和故障维修次数N为更换策略,以长期运行单位时间内的期望效益为目标函数,通过更新过程和几何过程理论建立数学模型,分别导出了目标函数的解析表达式.还在一定条件下证明了策略N比策略T优,并通过数值例子验证了该方法的有效性.最后,还对结果进行了讨论.     

基于系统有效年龄的最优维修策略研究

研究了一类可修系统的最优维修更换问题,假定系统不能“修复如新”,以系统有效年龄T为策略,利用几何过程确定最优的策略T*,使得系统经长期运行单位时间内平均停机时间达到最少,并求出了系统经长期运行单位时间内平均停机时间的明显表达式.它对故障系统的维修和更换具有一定的参考价值.     

冷备可修系统最优更换策略下的数学模型

研究了由一个修理工、两同型部件组成的冷贮备可修系统，在假定故障部件不能“修复如新”的条件下，利用几何过程对以下两种更换模型进行了研究：(1)以系统中部件1的工作寿命T为更换策略；(2)以系统中部件1的故障次数N为更换策略。在每种策略下，均推导出了系统经长期运行单位时间内期望效量的表达式，可以通过分析法或数值法求出其最优更换策略。最后，还在一定条件下给出了策略N比策略T优的充分条件。     

延迟修理的修理工单重休假可修系统更换模型研究

针对一类新型单部件退化可修系统,利用概率论等数学知识建立了维修更换模型.在两种策略(工作寿命T和故障次数N)下分别求出了系统经长期运行单位时间内期望效益的表达式,并通过数值例子验证了该方法的有效性.     

基于ExSpect语言的维修过程建模与仿真

研究了单部件可修系统的最优维修更换问题,构建了系统维修更换的Petri网模型,然后利用ExSpect仿真软件进行模拟仿真,从而证明了利用Petri网分析和解决系统维修更换问题的有效性。假定系统每次故障时以概率p进行更换及以概率1-p进行维修,并且每次维修后系统均不能“修复如新”,以系统的故障次数N为策略,利用几何过程建立数学模型,求出最优策略N*,使得系统经长期运行单位时间内期望损失达到最小,并求出系统经长期运行单位时间内期望损失的明显表达式。最后,对所得结果进行了讨论。