基于改进边际优化算法的备件配置研究

针对传统边际优化算法在解决备件配置优化问题存在运算效率不高的问题,提出了基于改进边际优化算法的备件优化配置方法。在传统边际优化算法思想的基础上,提出了改进的边际优化算法,通过引入备件短缺系数,提高了算法的优化效率。给出了该优化算法的设计思想和优化流程,并在理论上分析了算法的优化效率。通过算例数值结果的分析,验证了算法在保持最优解精度的情况下,大幅提高了运算效率,为备件库存配置优化提供了指导。

考虑休眠的两部件系统可用度马氏建模方法

针对Metric模型中假设备件需求不依赖于可用系统数而导致可用度被低估的问题,考虑部件的休眠状态(即故障系统中无故障部件不产生备件需求的情况),提出一种两部件系统可用度马氏建模方法。利用可用系统数、备件库存以及备件短缺数描述备件状态,根据连续时间马尔可夫链方法,分析不同部件的故障修复过程对状态转移的影响,构建了两组马尔可夫随机过程;随后,分析两种随机过程间的联系,将其合并后建立了备件的马尔可夫状态转移模型;进而利用该模型求解各备件期望短缺数EBO(expected backorders)以及系统可用度的稳态值与瞬时值;最后将模型应用于数值案例,得到了比Metric模型更接近仿真值的备件期望短缺数与系统可用度。

基于CTMC族的多部件装备群稳态可用度建模方法

针对复杂可修装备群稳态可用度解析计算困难的问题,提出一种通过构建多个相关连续时间马尔可夫链(continuous time Markov chain,CTMC)来求解稳态可用度的方法。通过分析装备群的使用与维修特点,采用可用装备数、备件库存数、备件短缺数来刻画部件的状态,分别建立各类部件库存状态的CTMC,进而建立用于分析装备群稳态可用度的CTMC族模型;并根据各类部件的状态转移关系及转移率矩阵,在求解各类部件CTMC模型稳态概率的基础上,给出各类部件的期望备件短缺数和装备群稳态可用度算法。最后通过构建数值案例,将提出的CTMC族模型结果分别与仿真分析和多级可修产品库存控制模型的结果进行对比,验证了提出模型和算法的有效性。

基于三站点库存组织的备件转运策略分析

基于三站点库存组织研究了备件转运策略对于系统期望延期交货量(EBO)的影响。首先,依据三站点库存组织中备件和故障件的消耗与补给过程以及库存控制策略,给出了考虑保障站点供应优先级的手边现货、应得备件数和延期交货量之间的状态方程。其次,通过定义站点延期交货量与应得备件数之间的比例系数,将原非线性方程组转化成线性方程组,然后借助线性方程组解的判定法则对方程组解的唯一性进行判定,并结合不动点原理构造柯西列逼近原方程的解。最后,在算例分析中借助MATLAB对2种转运策略(按固定概率转运和按优先级约束转运)下系统EBO的数值大小进行对比。结果表明:按优先级约束进行备件转运能够在大部分情况下提高备件利用率同时降低系统EBO。此外,通过分析还可以发现,不同备件转运策略对系统EBO作用效果的显著性主要由转运策略的可行作用空间大小决定,而作用空间的可行变化范围主要由备件需求由本地满足的概率、库存配置方案以及需求率和维修速率决定。