Araştırma Makalesi

Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi

Cilt: 39 Sayı: 1 21 Ağustos 2023
PDF İndir
TR EN

Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi

Öz

Sistem güvenilirliği, iletişim ve elektronik sistemler gibi ileri teknolojiye sahip modern mühendislik sistemlerinin tasarımı ve analizinde yaygın olarak kullanılan önemli ölçütlerden biridir. Günlük hayatımıza giren, çoğu çalışma alanında ve sosyal yaşamda kullandığımız uygulamaları doğrudan etkileyen altyapı tasarım problemlerinin bir kısmı güvenilirlik ölçütünü dikkate alan eniyileme problemi olarak tanımlanmaktadır. Bu nedenle bu tür problemlerin çözümü, farklı disiplinlerde çalışan birçok araştırmacının yoğun ilgisini çekmektedir. Sistem güvenilirliğinin eniyilenmesi için alan yazında yaygın olarak kullanılan Yedek Bileşen Tahsis Problemi (YBTP), sistemde yer alan bileşenlere paralel olarak yerleştirilen kullanıma hazır bileşenler ile yeni sistemlerin tasarlanması olarak tanımlanabilir. Böylece, güvenilirlik başarım ölçütü dikkate alınarak daha yüksek güvenilirlik değerine sahip sistem tasarımlarının elde edilmesi sağlanabilmektedir. Sistem özelliklerine bağlı olarak seçilen uygun yöntemle sistemin güvenilirlik değeri elde edilir. Bu çalışmada, artan arıza ve tamir oranlarının dikkate alındığı YBTP’de sistem güvenilirliğini gerçekçi bir yaklaşımla tahmin etmek için Kesikli Olaylı Benzetim (KOB) modeli, sistemin eniyilenmesi için ise Genetik Algoritma (GA) geliştirilmiştir. KOB modelinin geçerliliği test problemleri üzerinde gösterilmiştir. Önerilen yaklaşımla, YBTP için daha yüksek güvenilirliğe sahip sistem tasarımlarının daha düşük maliyetlerle elde edilebilmesi sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] W. Kuo and V. R. Prasad, “An Annotated Overview of System-Reliability Optimization,” IEEE Trans. Reliab., vol. 49, no. 2, pp. 176–187, 2000.
  2. [2] F. J. Samaniego, System Signatures and their Applications in Engineering Reliability, Vol. 110. Springer Science & Business Media, 2007.
  3. [3] M. S. Chern, “On the computational complexity of reliability redundancy allocation in a series system,” Oper. Res. Lett., vol. 11, no. 5, pp. 309–315, 1992, doi: 10.1016/0167-6377(92)90008-Q.
  4. [4] P. G. Busacca, M. Marseguerra, and E. Zio, “Multiobjective optimization by genetic algorithms: Application to safety systems,” Reliab. Eng. Syst. Saf., vol. 72, no. 1, pp. 59–74, 2001, doi: 10.1016/S0951-8320(00)00109-5.
  5. [5] H. Zoulfaghari, A. Zeinal Hamadani, and M. Abouei Ardakan, “Bi-objective redundancy allocation problem for a system with mixed repairable and non-repairable components,” ISA Trans., vol. 53, no. 1, pp. 17–24, 2014, doi: 10.1016/j.isatra.2013.08.002.
  6. [6] H. Hadipour, M. Amiri, and M. Sharifi, “Redundancy allocation in series-parallel systems under warm standby and active components in repairable subsystems,” Reliab. Eng. Syst. Saf., vol. 192, no. January 2018, p. 106048, 2019, doi: 10.1016/j.ress.2018.01.007.
  7. [7] R. Bellman and S. Dreyfus, “Dynamic Programming and the Reliability of Multicomponent Devices,” Oper. Res., vol. 6, no. 2, pp. 200–206, 1958, doi: 10.1287/opre.6.2.200.
  8. [8] D. W. Coit and A. E. Smith, “Reliability optimization of series-parallel systems using a genetic algorithm,” IEEE Trans. Reliab., vol. 45, no. 2, pp. 254–260, 263, 1996, doi: 10.1109/24.510811.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

11 Ağustos 2023

Yayımlanma Tarihi

21 Ağustos 2023

Gönderilme Tarihi

7 Mayıs 2022

Kabul Tarihi

19 Mart 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 39 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Uzuner Şahin, M., Dengiz, O., & Dengiz, B. (2023). Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 39(1), 535-548. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1107901
AMA
1.Uzuner Şahin M, Dengiz O, Dengiz B. Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi. GUMMFD. 2023;39(1):535-548. doi:10.17341/gazimmfd.1107901
Chicago
Uzuner Şahin, Merve, Orhan Dengiz, ve Berna Dengiz. 2023. “Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 39 (1): 535-48. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1107901.
EndNote
Uzuner Şahin M, Dengiz O, Dengiz B (01 Ağustos 2023) Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 39 1 535–548.
IEEE
[1]M. Uzuner Şahin, O. Dengiz, ve B. Dengiz, “Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi”, GUMMFD, c. 39, sy 1, ss. 535–548, Ağu. 2023, doi: 10.17341/gazimmfd.1107901.
ISNAD
Uzuner Şahin, Merve - Dengiz, Orhan - Dengiz, Berna. “Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 39/1 (01 Ağustos 2023): 535-548. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1107901.
JAMA
1.Uzuner Şahin M, Dengiz O, Dengiz B. Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi. GUMMFD. 2023;39:535–548.
MLA
Uzuner Şahin, Merve, vd. “Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 39, sy 1, Ağustos 2023, ss. 535-48, doi:10.17341/gazimmfd.1107901.
Vancouver
1.Merve Uzuner Şahin, Orhan Dengiz, Berna Dengiz. Yedek bileşen tahsis probleminde eniyileme: Genetik algoritma ve kesikli olaylı Monte Carlo benzetimi. GUMMFD. 01 Ağustos 2023;39(1):535-48. doi:10.17341/gazimmfd.1107901