Resumen

El problema de optimización de redundancia se formula para un sistema incierto en paralelo-serie con elementos en espera cálida. Las vidas y costos de los elementos se consideran variables inciertas, y los pesos y volúmenes de los elementos son variables aleatorias. Se desarrollan el modelo de optimización de medida incierta (UMOM), el modelo de optimización de valor optimista incierto (UOVOM) y el modelo de optimización de costos inciertos (UCOM) a través de la maximización de confiabilidad, la maximización de vida útil y la minimización de costos, respectivamente. Se proporciona un algoritmo eficiente de optimización por simulación para calcular los valores objetivos y las soluciones óptimas de UMOM, UOVOM y UCOM. Se presenta un ejemplo numérico para ilustrar la racionalidad de los modelos y la viabilidad del algoritmo de optimización.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Optimización; Incierto; Modelo; Elementos; Algoritmo; Valores objetivos
• Keywords:Optimization; Uncertain; Model; Elements; Algorithm; Objective values