Главная » Все файлы » Просмотр файлов из архивов » PDF-файлы » 2014_421_Vasilenko_ImmuneAlgorithm_based approach for redundant reliability problems with multiple component choices

2014_421_Vasilenko_ImmuneAlgorithm_based approach for redundant reliability problems with multiple component choices (Задание 5), страница 3

PDF-файл 2014_421_Vasilenko_ImmuneAlgorithm_based approach for redundant reliability problems with multiple component choices (Задание 5), страница 3 Надёжность программного обеспечения (53221): Лабораторная работа - 7 семестр2014_421_Vasilenko_ImmuneAlgorithm_based approach for redundant reliability problems with multiple component choices (Задание 5) - PDF, страница 3 (532019-09-18СтудИзба

Описание файла

Файл "2014_421_Vasilenko_ImmuneAlgorithm_based approach for redundant reliability problems with multiple component choices" внутри архива находится в следующих папках: Задание 5, ответ. PDF-файл из архива "Задание 5", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "надёжность программного обеспечения" из 7 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 3 страницы из PDF

Chen, P.-S. You / Computers in Industry 56 (2005) 195–205Table 3Comparison of the proposed approach, Nakagawa and Miyazaki [4], Coit and Smith [5] and Hsieh [7] performanceNo.123456789101112131415161718192021222324252627282930313233W191190189188187186185184183182181180179178177176175174173172171170169168167166165164163162161160159Nakagawa and MiyazakiCoit and SmithReliabilityCostWeightReliabilityCostWeightReliabilityHsiehCostWeightReliabilityChen and YouCostWeightNote0.98640.98540.98500.98470.98400.98310.98290.98220.98150.98150.98000.97960.97920.97720.97720.97640.97440.97440.97230.97200.97000.97000.96750.96660.96560.96460.96210.96090.96020.95890.95650.95460.9546130132*131*129133*1291291261301301281261271231231251211211221231191191211201171161181161141121111101101911891881881861861851841821821811801791771771761741741731721701701691681671661651641631621611591590.986750.986030.985560.985030.984290.983620.983110.982390.981900.981020.980060.979420.979060.978100.977150.976420.975520.974350.973620.972660.971860.970760.969220.968130.966340.965040.963710.962420.960640.959120.958030.955670.954321301291301301291281301281301261281291251271251241221231221201211201201191181161171151141141131141101911901891881871861851841831821811801791781771761751741731721711701691681671661651641631621611601590.9867110.9863160.9857240.9850310.9841530.9838790.9833870.9822040.9814660.9796900.9792800.9783270.9780550.9768780.9754000.9749750.9735000.9723280.9705310.9692320.9678960.9667760.9656120.9641500.9629900.9612100.9599230.9586010.9573170.9555470.9541010.9529530.9508001301301301301291281271251241261251241231211221211221201191171181191171181161151131141121111121101081911901891881871861851841831821811801791781771761751741731721711701691681671661651641631621611601590.9868110.9864160.9859220.9853300.9844490.9841760.9834360.9826980.9822060.9815180.9810270.9802900.9795050.9782080.9772430.9766900.9757080.9746900.9737580.9730270.9719290.9707600.9692910.9681250.9663350.9650420.9637120.9624220.9606420.9591880.9580350.9557140.954565130130130130130129128129128130129128126127129124125123124123122120121119120116117115114115113112110191190189188187186185184183182181180179178177176175174173172171170169168167166165164163162161160159*********************************Note: * represents the best solution found is superior than the solution found in literature; * represents the best solution found is as well as thesolution found in literature.Our artificial immune algorithm is implemented inMATLAB1 on the Pentium 42.0 GHz PC with thefollowing parameters: memory size = 120, mutationrate = 0.01, crossover rate = 0.86 and the maximumclone number = 10.

Then number of generations wasspecified to be 3000. The determination of immunealgorithm’s parameters is a significant problem for theimmune algorithm implementation. However, there isno any formal methodology to solve the problembecause different value-combinations of the parameters result to different characteristics as well asdifferent performance of immune algorithms. Therefore, one should note that the best values for theartificial immune algorithm parameters are casedependent and based upon the experience frompreliminary runs.The numerical results in Table 2 reports the detailedsolutions obtained by the proposed approach for eachtest problem. Also, they are compared with those ofNakagawa and Miyazaki [4], Coit and Smith [5] andHsieh [7] in Table 3.The results in Table 3 indicate that: compared with those of Nakagawa and Miyazaki[4], 32 solutions (1–32) obtained by immunealgorithms-based approach are superior than thoseT.-C.

Chen, P.-S. You / Computers in Industry 56 (2005) 195–205found by Nakagawa and Miyazaki [4]. The solutionfound in the 33rd test problem by both approaches isthe same. compared with those of Coit and Smith [5], theproposed approach finds better solutions for 24 outof 33 test problems. The solutions of the left nineobtained by proposed approach are as well as thoseobtained by those obtained by genetic algorithms[5].

compared with those of Hsieh [7], it is seen that thesolutions found by our approach in all test problemsare superior than those found by Hsieh [7].The comparison of numerical results for 33 testproblems with those in literatures is depicted in Fig. 4.In the figure, three lines illustrates this observation ofcomparisons, whereR RNMR RCS; L2 ¼1 RNM1 RCSR RHsiehL3 ¼1 RHsiehL1 ¼andThe definition of the lines as above indicates themaximum possible improvement (MPI) which is thefraction that the best feasible solution achieved of themaximum possible improvement, considering thatreliability 1 [5].

Herein, R is the reliability by theproposed IAs approach, RN&M the reliability by Nakagawa and Miyazaki [4], RC&S the reliability by Coitand Smith [5] and RHsieh the reliability by Hsieh [7].203According to the comparison of numerical results inTable 3 and Fig. 3, it shows that the proposed IAsapproach performs better in those test problems withlarger values of W. In general, the immune algorithmsbased approach find better solutions for 24 test problems (W = 160, 162, 169 and 171–191), and tie thewell-known best solutions found by other methods inthe above three literatures.Although the immune algorithm found bettersolutions of 24 out of 33 test problems, theimprovement was extremely tiny, for instance: in testproblem 32 where the difference is on the order of105.

The differences are probably insignificant giventhe possible lack of precision in the constraintparameters such as in test problems 24 and 25.However, in all 33 problems, then, one could say thatimmune algorithms did find solutions of qualitycomparable to those previously published in theliterature. Above all, compared with the solutionsfound by Nakagawa and Miyazaki [4] and Hsieh [7],the solutions found by proposed method are with moresignificant improvement.

Nevertheless, the solutioncomparison between the proposed method and geneticapproach [5] shows the improvement is small (lessthan 5%). It has to be emphasized that even very smallimprovements in reliability are often hard to beobtained in high reliability applications. Moreover,besides the solutions found by the proposed approach,no any of the other three approaches can dominate anyother two methods.RRCSRRHsiehNMFig. 4. The comparison of numerical results for 33 test problems. L1 ¼ RR1RNM (symbol ^), L2 ¼ 1RCS (symbol *) and L3 ¼ 1RHsieh(symbol ~).204T.-C.

Chen, P.-S. You / Computers in Industry 56 (2005) 195–205It seems that GAs and IAs are very similar, butthere are an essential difference in the memoryadopting system and the production system of variousantibodies. It allows the global optimum to beacquired by using this algorithms form manyoptimization problems. The main reason is that theIA’s diversity characteristic in memory makes theproposed approach with more probability search theglobal optimal solution. However, the above merit ofthe IAs may become its disadvantage while the CPUtime is taken into account. Compared with GAs, thememory-adopting process in IAs will take slightlylonger CPU time for each iteration.

Although moreCPU time will be taken in IAs than in GAs, it is stillworth to do so since obtaining a system design withhigher reliability is very difficult and important in thereal-world applications.According to above observation, it can beconcluded that the performance of the proposedapproach are superior than the other three methodswhen used to find the maximum reliability for theseredundant reliability problems with multiple component choices (CPU time is ignored).5.

ConclusionsThe IA-based approach to the series–parallelredundant reliability subject to multiple separablelinear constraints is proposed. Unlike genetic algorithms, immune algorithms based approach preservesdiversity so that it is able to discover new optima overtime. Therefore, the convergence of immune algorithms-based approach is never completed and thisdiversity acts like a preventive measure. This notion ofviability of enabling further adaptations is preciselywhat genetic algorithms were lacking and this maybecome the reason why immune algorithms-basedapproach provides superior solution than geneticalgorithms-based approaches do. The IAs-basedapproach has been applied to solve the combinatoryoptimization engineering problems but the problemsolved in this research is different than thoseseparated in the literature, since the type of componentand the component redundant levels are to bedecided simultaneously for the system optimizationproblem.

To deal with this difficulty, a solutionrepresentation and special solution procedures areproposed. Based on our limited experience, it suggeststhat the IAs-based approach finds solutions whichare of a quality and are comparable to that ofother heuristic algorithms while the CPU time isignored. The proposed method achieves the globalsolution or finds a near-global solution for eachproblem tested.AcknowledgmentsThe research is supported by grants from NationalScience Council, Taiwan, under contract NSC 932213-E-150-012. The authors also thank a number ofanonymous referees for their valuable comments anduseful suggestions.References[1] K.B. Misra, J. Sharma, A new geometric programming formulation for a reliability problem, International Journal Control 18 (1973) 497–503.[2] W.

Kuo, V. Rajendra Prasad, An annotated overview of systemreliability optimization, IEEE Transaction on Reliability 49 (2)(2000) 176–187.[3] F.S. Hiller, G.J. Lieberman, An Introduction to OperationsResearch, McGraw-Hill, New York, 1995.[4] Y. Nakagawa, S. Miyazaki, Surrogate constraints algorithm forreliability optimization problems with two constraints, IEEETransaction on Reliability R-30 (1981) 175–180.[5] D.W.

Coit, A.E. Smith, Reliability optimization of series–parallel systems using a genetic algorithm, IEEE Transactionon Reliability 45 (1996) 254–260.[6] D.W. Coit, A.E. Smith, Penalty guided genetic search forreliability design optimization, Computers and Industrial Engineering 30 (1996) 895–904.[7] Y.C. Hsieh, A linear approximation for redundant reliabilityproblems with multiple component choices, Computers andIndustrial Engineering 44 (2003) 91–103.[8] W.

Kuo, C.L. Hwang, F.A. Tillman, A note on heuristicmethods in optimal system reliability, IEEE Transaction onReliability R-27 (1978) 320–324.[9] Z. Xu, W. Kuo, H.H. Lin, Optimization limits in improvingsystem reliability, IEEE Transaction on Reliability R-39(1990) 51–60.[10] Y.C. Hsieh, T.-C. Chen, D.L. Bricker, Genetic algorithms forreliability design problems, Microelectronics Reliability 38(1998) 1599–1605.[11] M.S. Chern, On the computational complexity of reliabilityredundancy allocation in a series system, Operations ResearchLetters 11 (1992) 309–315.T.-C.

Chen, P.-S. You / Computers in Industry 56 (2005) 195–205[12] K.B. Misra, U. Sharma, An efficient algorithm to solve integerprogramming problems arising in system-reliability design,IEEE Transaction on Reliability 40 (1) (1991) 81–91.[13] W. Kuo, H. Lin, Z. Xu, W. Zhang, Reliability optimization withthe Lagrange multiplier and branch-and-bound technique,IEEE Transaction on Reliability R-36 (1987) 624–630.[14] R.E. Bellman, E. Dreyfus, Dynamic programming and reliability of multicomponent devices, Operations Research 6(1958) 200–206.[15] D.E.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Нашёл ошибку?
Или хочешь предложить что-то улучшить на этой странице? Напиши об этом и получи бонус!
Бонус рассчитывается индивидуально в каждом случае и может быть в виде баллов или бесплатной услуги от студизбы.
Предложить исправление
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5057
Авторов
на СтудИзбе
455
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее