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基于马尔科夫决策的冷贮备串联系统状态维修与备件联合优化

2021-09-23分类号:TB65;F274

【作者】王孟雅  陈震  潘尔顺  
【部门】上海交通大学机械与动力工程学院  
【摘要】以冷贮备串联系统为研究对象,采用离散过程描述设备的有限退化状态,考虑维修策略与备件库存的耦合效应,以系统长期折扣成本最低为目标,基于马尔科夫决策过程,建立状态维修和备件库存联合优化模型。采用值迭代算法进行求解,得到最优状态维修策略与备件库存策略。研究结果表明,在备件充足时,考虑系统运维状态最佳,对退化部件进行预防维修可降低系统长期折扣成本。简单地选择频繁订货或持有大量库存相较于最优备件策略产生高额的成本损失,损失最高可达65%,且缺货成本对长期折扣成本影响较不显著。
【关键词】冷贮备串联系统  马尔科夫决策过程  状态维修  库存策略  值迭代
【基金】国家自然科学基金项目(72071127,72001138)
【所属期刊栏目】工业工程与管理
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