基于多组件重要度的可靠性冗余分配鲁棒优化问题研究

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1、基于多组件重要度的可靠性冗余分配鲁棒优化问题研究(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位：工业工程系学科：管理科学与工程研究生：周飞指导教师：张弛助理教授二〇一五年六月RobustReliabilityRedundancyAllocationGuidedbyMulti-ComponentImportanceMeasureThesisSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofEng

2、ineeringinManagementScienceandEngineeringbyZhouFeiThesisSupervisor:AssistantProfessorZhangChiMay,2015摘要摘要可靠性是工业系统设计中所考虑的重要因素。可靠性冗余分配是一种常用的系统可靠性优化方法，它通过给系统中的某些组件增加并联冗余来优化资源配置，提高系统可靠性。在实际应用中，各类不可预知的外部风险，如地震、洪水、台风等自然灾害和蓄意攻击，其出现概率很难得到，并且可能导致系统中的某些组件失效（即异常外部失效模式

3、）。为了更好地应对系统所面临的不确定风险，得到在各种可能的异常外部失效模式水平下运行状态均良好的系统结构，本文运用鲁棒优化技术分析外部风险可能对系统产生的最坏影响，以系统可靠性、系统总成本、异常外部失效模式出现时的系统最坏情况可靠性为优化目标建立了多目标可靠性冗余分配问题模型。在系统设计阶段，考虑不可预知的外部风险可能对系统产生的影响，运用优化理论合理地进行资源分配，能够增强系统抵御外部风险的能力，使系统更加安全、高效。异常外部失效模式水平未知，我们需要分析各种可能的异常外部失效模式水平下系统的运行情况。为此

4、，本文提出了一种新的系统重要度评价指标，即多组件重要度，来衡量串并联系统中多个组件的组合对系统的重要程度。基于多组件重要度，本文提出了一种启发式算法，用于寻找异常外部失效模式的出现对系统产生的最坏影响。可靠性冗余分配问题是NP难问题。随着问题规模的扩大和计算复杂度的提升，精确算法很难在有限的时间内对优化问题进行求解，所以，越来越多的研究者致力于进化算法的研究。MO-PSDA算法是一种常用的求解多目标优化问题的进化算法，它能够在较短的时间内给出复杂优化问题的近似最优解。本文在该算法的基础上，改进了算法的出现概率

5、更新过程，避免了算法的过早收敛，提高了Pareto最优解的多样性，并通过规模不同的多个算例展现了算法的改进效果。关键词：可靠性冗余分配；异常外部失效模式；重要度；鲁棒优化；多目标优化AbstractAbstractReliabilityhasbeenconsideredasasignificantdesignmeasureinvariousindustrialsystems.Oneofthemostefficientapproachestomaximizesystemreliabilityistoemploy

6、redundantcomponentsinparallel,whichisknownasthereliabilityredundancyallocationproblem.Systemsmaybesubjectedtoabnormalexternalfailuremodes(AEFMs),whoseprobabilitiesarehardifnotimpossibletopredict,suchasfailurescausedbynaturaldisasters(earthquakes,floods,torn

7、ados,etc.)andintentionalattacks.Todealwiththisuncertaintyandbasedonrobustoptimization,thisresearchproposesamulti-objectiveoptimizationapproachthatcansimultaneouslyoptimizesystemreliabilityunderbothnormalandtheworstcasesofabnormalsituationsforreliabilityredu

8、ndancyallocationproblems.Consideringtheimpactofunpredictableexternalrisksthesystemmayface,andusingoptimizationtechniquestoallocatetheresourcesreasonablywillenhancethecapacityofasystemtowithstandunpredi