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메타 휴리스틱을 이용한 (m, n)중 -(r, s) : F 시스템 정비정책에 관한 연구 = Meta-heuristics Approach for the Utility Maintenance Model of (r, s)-out-of-(m, n) : F System

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
개인저자 :	신동열
서명/저자사항 :	메타 휴리스틱을 이용한 (m, n)중 -(r, s) : F 시스템 정비정책에 관한 연구= Meta-heuristics Approach for the Utility Maintenance Model of (r, s)-out-of-(m, n) : F System/ 신동열.
발행사항 :	서울: 국방대학교, 2007.
형태사항 :	80p.; 26cm.
일반주기 :	이상헌
학위논문주기 :	석사, -- 국방대학교 대학원,: 운영분석, 2007
언어	한국어

소장정보

국방대학교 도서관

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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.

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권 호 :
발행년 : 2007
발행처 : 국방대학교

서 명 : 메타 휴리스틱을 이용한 (m, n)중 -(r, s) : F 시스템 정비정책에 관한 연구

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

제 2 장 기존연구 고찰 4

제 3 장 시스템 모형 및 정비 정책 6
제 1 절 신뢰도 이론 6
제 2 절 Consecutive-(r,s)-out-of-(m,n): F 시스템 12
제 3 절 고장 발생 및 정비정책 17
제 4 절 비용함수 21

제 4 장 시스템 최적설계 및 메타휴리스틱 26
제 1 절 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) 28
제 2 절 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing) 31
제 3 절 타부 탐색(Tabu Search Method) 38
제 4 절 개미군집 최적화(Ants Colony Optimization) 45

제 5 장 실험 결과분석 56
제 1 절 축소실험 56
제 2 절 확대실험 62

제 6 장 결 론 65

참 고 문 헌 67