有限维修渠道下两级维修供应系统性能评估模型

在有限维修渠道条件下,对两级维修供应系统的备件供应能力进行了评估.系统由多个基层保障点和一个基地保障点构成,故障件有多类,每个保障点有各自的库存和维修机构,库存施行(S-1,S)策略.各维修机构的维修渠道都有限,多类故障件共用同一套维修设备,使用M/M/c模型分析各级站点的维修队列.考虑了故障件在基层站点和基地站点之间的运输时间,用M/G/∞模型分析运输队列.以备件满足率和平均缺货量为指标,评估了系统的备件供应能力.最后举例说明本评估模型的使用,并在相同假设条件下使用仿真方法和MET砌C模型评估了系统,通过对比三种模型的结果验证了本文评估模型的有效性.     

具备有限维修能力的舰船编队保障方案优化

以舰船编队维修保障资源优化为研究背景,在VARI-METRIC理论基础上,拓展了“无限维修总体”的假设条件,根据M/M/c排队论,建立了有限维修能力约束下的舰船装备可用度评估模型。以保障费用为优化目标,在装备可用度指标约束下,采用边际优化算法,对出航前舰船编队维修保障资源进行综合优化。通过任务想定,给出了优化结果,并对其进行了分析,结果较为合理。研究结论能够为装备保障管理人员制定保障方案提供决策支持。     

具有强占优先权的不耐烦顾客的M/M/m/k排队模型

首先研究只有一类不耐烦顾客的M/M/m排队模型,其中顾客到达服从相互独立的泊松分布,服务时间服从相互独立的指数分布,到达率与服务率随着系统中的顾客数而发生变化。顾客的耐心等待时间(截止到服务开始前)服从指数分布。在此基础上进一步研究两类顾客到达的M/M/m/k排队系统。其中第一类顾客对于第二类顾客有强占优先权,两类顾客的到达率与服务率随着系统中顾客人数而发生变化。采用矩阵分析的方法得到了两类顾客各自的稳态分布,并有相应的性能分析,为系统的优化设计提供了依据。     

M/M/N可修排队稳态分布存在条件的一种新形式

利用母函数方法研究有一个修理工且服务台忙时与闲时故障率不同的M/M/N可修排队,得到系统的一些可靠性指标和系统稳态分布存在条件的一种新形式.     

多级维修供应下可修复备件库存建模与优化

为了研究可修复备件库存分配模型, 根据METRIC理论, 结合“原位维修率”、“占空比”、“重测完好率”等重要维修参数, 建立了具有多等级的维修供应体系、多层次结构备件的初始库存分配通用模型. 以装备可用度、备件满足率以及保障延误时间为指标, 保障费用为约束, 对备件库存方案进行优化, 通过实例给出了优化结果, 分析了影响备件库存分配方案的保障性因素, 并通过VMETRIC仿真平台对模型结果进行了检验. 结果表明: 本文模型得到的优化方案与VMETRIC软件运行结果一致, 证明了本文模型的正确性和算法的合理性.     

基于不完全维修的可修系统平均故障次数研究

为了研究可修系统在不完全维修状态下的故障发生次数,使用广义更新模型(generalized renewal process,GRP)的思想建立的Kijima虚寿命模型来描述不完全维修模型,使用极大似然参数估计得到了上述过程的相关参数,使用Monte Carlo(MC)模拟得到了故障时间,计算不同时间段的不完全维修时平均故障次数.根据文献结合了一组零件故障服从两参数威布尔分布的数据,进行了上述方法的模拟.并将结果与相同数据的完全维修和一般维修得到的系统不同时间的平均故障次数进行比较,模拟表明在7000h前可以使用不完全维修模型确定平均故障次数,7000h后用不完全维修和一般维修平均故障次数曲线的平均值确定平均故障次数.     

劣化系统最优维修策略：基于推广累积冲击模型

研究一个遭受累积冲击的劣化系统的最优维修策略. 在系统的工作时间内，任一冲击都将对系统造成损害，其损害效应具有累加性. 当累积冲击损害超过某给定水平时，系统失效. 在每个失效时刻，系统可以维修或者更换. 对一个劣化系统来说，假设引起系统失效的冲击量关于维修次数是几何递减的，并且连续的维修时间构成了一个几何递增过程. 这是一个推广的累积冲击模型，更符合可靠性的客观实际. 采用系统在前N-1次失效后维修，而在第N次失效后被替换的更换策略N，推导了长时间运行后平均费用率的精确表达，并精确地确定了最优维修策略N^*. 最后给出一个数值例子.     

基于分级诊疗体系的下转决策及支付机制研究

在分级诊疗体系下,运用M/M/1排队与博弈论,构建了从综合医院到社区医疗服务中心转诊的期望效益函数模型.获得了医院的均衡下转率及均衡效益,研究发现病人对综合医院越偏好,医院的均衡下转率越高;两阶段治疗划分标准的差异性越低,均衡转诊越低以及对医院越有利.给出一种支付策略,有效刺激了综合医院将病人下转,并实现了综合医院、社区医疗服务中心及整个医疗系统的共赢.通过数值实验探讨了支付费用对均衡下转率及均衡效益的影响,并比较了支付策略下、非支付策略下的均衡下转率与均衡效益等,进而给出一些管理启示,为转诊有效实施提供理论支撑及政策参考.     

两级维修保障下k/N系统使用可用度模型

为满足一定的可靠性或精度要求,通常将装备系统设计成k/N结构的冗余系统,该类系统维修一般要等到失效部件达到一定数量时才进行.使用可用度是装备战备完好性的重要指标,能很好地反映装备系统的可靠性及维修保障系统的保障水平.因此以k/N系统为研究对象,结合装备两级维修保障模式,建立了m维修策略下两级维修保障的装备系统使用可用度模型.通过模型实例分析了两级备件储备对系统使用可用度的影响,验证了模型的有效性.     

带有止步和中途退出的M/M/S/N同步多重休假排队系统的性能分析

研究了带有止步和中途退出的M/M/S/N同步多重休假的排队系统.首先,利用马尔科夫过程理论建立了系统稳态概率满足的方程组.其次,利用矩阵解法求出了稳态概率的矩阵解,并得到了系统的平均队长、平均等待队长及顾客的平均损失率等性能指标.在此基础上建立了系统的费用模型来确定最优服务员数,以使系统单位时间的平均费用达到最小.最后进行了敏感性分析并考察了系统各参数值的变化对最优费用和最优服务员数的影响.     

基于动态软聚类的航空电子部件LMKELM诊断模型

为提高小样本条件下航空电子设备模块级故障诊断精度,基于动态软聚类的自适应特点与局部多核学习(local multiple kernel learning,LMKL)的局部特征表达能力,提出一种新的局部多核超限学习机(local mul-tiple kernel extreme learning machine,LMKE...     

基于多任务支持向量机的健康数据融合方法

针对电子健康服务管理中的多源数据融合难题,利用人工智能技术,结合多任务学习理论与支持向量机理论提出基于多任务支持向量机的数据融合方法(multi-task support vector machine for data fusion,简称mSVMDF).该方法对具有相同数据源的特征向量构造基于支持向量机的融合模型,在多任务学习框架下考虑结构稀疏性与各模型关联性的有机结合,以实现对具有不同数据源个数的多源数据的融合,并以多源影像数据与常规检验数据融合为例,开展数值实验验证方法的有效性.实验结果表明mSVMDF方法可以有效地融合具有不同数据源个数的多源数据,同时该方法具有较好的分类性能与结构稀疏性.     

ANALYSIS AND COMPUTATIONAL ALGORITHM FOR QUEUES WITH STATE-DEPENDENT VACATIONS I： G/M（n）/1/K

In this paper we study a queueing system with state-dependent services and state-dependent vacations, or simply G/M（n）/1/K. Since the service rate is state-dependent, this system includes G/M/c and G/M/c/K queues with various types of station vacations as special cases. We provide a recursive algorithm using the supplementary variable technique to numerically compute the stationary queue length distribution of the system. The only input requirement is the Laplace-Stieltjes transform of the interarrival distribution as well as the state-dependent service rate and state-dependent vacation rate. In a subsequent companion paper, we study its dual system M（n）/G/1/K queue with statedependent vacations.     

随机机器故障下单机预测调度方法

研究可能遭遇机器故障的工件动态到达的单机总加权拖期生产调度问题. 基于一定概率分布对机器故障的预测描述, 预测调度方法可以用插入时间冗余的方法使初始调度方案具有一定的抗干扰能力, 对未来的故障扰动有一定预测性, 使未来实现调度与预测调度尽量保持一致性, 预测性度量定义为实现调度与预测调度间各工件完工时间的绝对偏离加权和. 提出了一种带空闲时间阈值的预测调度方法, 基于工件动态到达的特点, 充分利用初始调度中的空闲时间, 通过空闲时间阈值灵活控制空闲时间的插入与否. 大量的仿真实验结果表明,与已有方法相比, 采用该方法得到的预测调度对随机机器故障的预测能力更高,同时保持了好的调度性能.     

有故障制造系统的服务率和预防维护率的最优控制

考虑一类容许预防维护的制造系统的最优控制 .系统同时存在随机故障和修复、随机加工时间、随机预防维护、随机需求等多种不确定因素 .我们运用马尔可夫最优决策过程归纳方法 ,导出机器服务率和预防维护率的最优控制策略 .通过研究最优值函数的凸性、单调性和渐近性 ,证明了最优策略具有简单的阈值结构且被几个阈值参数完全刻画 .即产品库存水平小于相应的阈值时 ,最优决策是选择最大服务率或维护率 ;否则 ,停止生产或维护 .进而讨论了这些阈值之间的关系 .数值例子说明了本文的结论 .     

基于数据域描述的模糊临近支持向量机算法

针对传统支持向量机由于样本中存在孤立点或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机和临近支持向量机的特点,借鉴它们的优点:模糊隶属度和临近超平面,提出了一种数据处理方法。该方法考虑了样本点到类中心的距离与样本对分类的贡献率的关系。这种改进使分类更为清晰和准确。结果表明:采用新的模糊隶属度模糊临近支持向量机算法有较高的识别率,但也耗费了较多的训练时间。     

改进的支持向量机低分辨雷达目标分类算法

针对雷达目标识别系统中存在库外目标、各特征属性分类性能不一致,低分辨雷达不同类别目标特征值分布区间混叠的问题。文中基于支持向量机分类算法,对目标样本特征值进行置信度分析,获得置信区间,利用代价函数确定拒识门限,对库外目标以及混叠区域目标进行拒识分析;并根据训练样本先验识别率使用注水原理分配特征属性权重;在此基础上利用支持向量机进行目标识别。雷达实测数据实验结果表明,引入置信拒识分析与注水分配加权后,分类器性能得到了有效改善。     

Fast cross validation for regularized extreme learning machine

A method for fast 1-fold cross validation is proposed for the regularized extreme learning machine （RELM）. The computational time of fast l-fold cross validation increases as the fold number decreases, which is opposite to that of naive 1-fold cross validation. As opposed to naive l-fold cross validation, fast l-fold cross validation takes the advantage in terms of computational time, especially for the large fold number such as l 〉 20. To corroborate the efficacy and feasibility of fast l-fold cross validation, experiments on five benchmark regression data sets are evaluated.     

云环境下能耗优化的任务调度模型及虚拟机部署算法

云计算环境下,在满足用户服务级目标约束下,如何有效地进行资源分配调度,降低能耗,已成为不容忽略的关键问题.针对目前云计算系统服务资源分配调度问题在能耗方面的研究不足,提出一种能耗优化的资源分配调度体系架构,并基于此架构设计了一个满足实时用户SLA的能耗优化模型.该优化模型从系统级和部件级两个层次进行能耗优化.在系统级上,提出一种基于分组遗传算法最大限度降低系统空闲能耗的虚拟机部署算法,该算法将虚拟机和服务器之间的映射抽象为有约束的多维可变装箱问题;同时,在部件级上采用动态电压功率调整技术降低执行能耗,从而达到在满足用户需求的前提下,最大限度降低系统总能耗.仿真实验结果表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下可有效降低云计算系统的能耗开销.