Optymalizacja nie-okresowych przeglądów i konserwacji systemów wieloelementowych

A k-out-of-n:G system and a system with components subject to soft and hard failures are both inspected non-periodically. For the k-out-of-n system, components fail “silently” (i.e. are hidden), and the entire system fails when (n-k+1)st component fails. For the system with hard-type and soft-type components, hard failures cause system failure, while soft failures are hidden and do not cause immediate failure of the system, but still reduce its reliability. Every system failure allows for an opportunistic inspection of hidden soft-type components in addition to the scheduled inspections. The available maintenance types are replacement and minimal repair. For hard-type components, the maintenance decision is determined by the optimal age before replacement. For the soft-type components with hidden failures, we do not know their age, and so decide on the appropriate type of maintenance using the optimal number of minimal repairs before replacement. The hidden nature of soft-type component failures precludes the use of a tractable analytic expression, so we use simulation and genetic algorithm (GA) to jointly optimise the non-periodic policies on maintenance and inspection and to ensure these incur minimal expected total cost over a finite planning horizon. Due to increasing computational complexity associated with the number of inspections and maintenance policies to be evaluated, the genetic algorithm presents a promising method of optimisation for complex multicomponent systems with multiple decision parameters.Przeglądów systemu typu k z n: G oraz systemu z elementami ulegającymi miękkim i twardym uszkodzeniom dokonuje się nieokresowo. W przypadku systemu k z n, składowe ulegają uszkodzeniom „w trybie cichym” (tj. uszkodzenia są ukryte), a cały system ulega awarii, gdy ulegnie uszkodzeniu element (n-k + 1). W przypadku systemu z elementami typu twardego i miękkiego, uszkodzenia twarde prowadzą do awarii systemu, natomiast uszkodzenia miękkie są ukryte i nie powodują natychmiastowej awarii systemu, choć nadal zmniejszają jego niezawodność. Każda awaria systemu stanowi dodatkową, w stosunku do przeglądów planowych, okazję do przeprowadzenia przeglądu (tzw. przegląd awaryjny) ukrytych elementów miękkich. Dostępne rodzaje konserwacji to wymiana oraz naprawa minimalna. W przypadku komponentów twardych, decyzję, który typ konserwacji zastosować, podejmuje się biorąc pod uwagę optymalny wiek przed wymianą. W przypadku elementów miękkich z ukrytymi uszkodzeniami, wiek optymalny jest nieznany, dlatego decyzje o odpowiednim typie konserwacji podejmuje się z uwzględnieniem optymalnej liczby minimalnych napraw przed wymianą. Ukryty charakter uszkodzeń elementów składowych typu miękkiego wyklucza wykorzystanie rozwiązywalnego wyrażenia analitycznego, dlatego w pracy użyto symulacji i algorytmu genetycznego (GA), w celu jednoczesnej optymalizacji nieokresowych strategii prowadzenia konserwacji i przeglądów oraz zapewnienia, że będą one pociągały za sobą minimalny oczekiwany koszt całkowity w skończonym horyzoncie planowania. W świetle rosnącej złożoności obliczeniowej związanej z dużą liczbą ocenianych przeglądów i strategii utrzymania ruchu, algorytm genetyczny stanowi obiecującą metodę optymalizacji złożonych systemów wieloelementowych o wielu parametrach decyzyjnych

Exploiting reshaping subgraphs from bilateral propagation graphs

Given a graph over which defects, viruses, or contagions spread, leveraging a set of highly correlated subgraphs is an appealing research area with many applications. However, the challenges abound. Firstly, an initial defect in one node can cause different defects in other nodes. Second, while the time is the most significant medium to understand diffusion processes, it is not clear when the members of a subgraph may change. Third, given a pair of nodes, a contagion can spread in both directions. Previous works only consider the sequential time-window and suppose that the contagion may spread from one node to the other during a predefined time span. But the propagation can differ in various temporal dimensions (e.g. hours and days). Therefore, we propose a framework that takes both sequential and multi-aspect attributes of the time into consideration. Moreover, we devise an empirical model to estimate how frequently the subgraphs may reshape. Experiment show that our framework can effectively leverage the reshaping subgraphs