대기용 이중화 시스템 설계에는 불확실성이 광범위하게 존재하며, 이는 의사 결정자가 비용은 적게 들지만 수명이 긴 시스템을 확보하는 데 큰 의미가 있습니다. 이 논문은 수명 및 비용의 불확실성과 비용 및 중량의 자원 제한을 명시적으로 통합하여 기대 수명을 극대화하는 대기용 이중화 시스템 최적화 문제를 다룹니다. 관련된 불확실한 수학적 모델을 처리하기 위해, 먼저 비용 제약에서의 불확실성을 관리하기 위해 불확실한 기회 제약 프로그래밍을 활용합니다. 그런 다음 99방법의 약점을 확인하여 전통적인 불확실한 기대값 시뮬레이션 방법의 시뮬레이션 정확도 및 효율성에서의 약점을 드러내고, 이 논문에서는 수명에 대한 목적 함수의 불확실한 기대값 시뮬레이션을 위해 일반 적분 방법(OIM) 및 가우스-레제드르 적분 방법(GLQM)을 제안합니다. 실험 결과는 GLQM이 시뮬레이션 정확도 및 효율성 모두에서 다른 방법들을 능가함을 보여주며, 불확실한 매개변수의 역 불확실성 분포가 선형이고 목적 함수가 증가하는 경우 정확한 결과를 반환할 수 있다는 점에서 언급할 가치가 있습니다. 마지막으로, 우리는 이 수학적 모델을 해결하기 위해 GLQM을 유전자 알고리즘(GA)에 통합한 두 단계 접근 방식을 제안하고, 일련의 수치 예제를 통해 불확실성 고려의 필요성을 추가로 검증합니다.
Gu et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.