Descripción
Este artículo aborda el problema de optimización estocástica de confiabilidad con restricciones de oportunidad, en el cual el objetivo es maximizar la confiabilidad del sistema para las restricciones de oportunidad dadas. Se desarrolla un algoritmo genético (GA) basado en simulación estocástica específica del problema para encontrar la redundancia óptima para un sistema en serie de n etapas con restricciones de probabilidad m del problema de asignación de redundancia. Como GA es una técnica de búsqueda de optimización evolutiva robusta probada para resolver varios problemas de optimización de confiabilidad y la simulación de Monte Carlo (MC), que es una herramienta flexible para verificar la viabilidad de las restricciones de probabilidad, hemos combinado efectivamente la simulación GA y MC en el algoritmo propuesto. La efectividad del algoritmo propuesto se ilustra para un sistema de series de cuatro etapas con dos restricciones de probabilidad. (Charles, V., & Udhayakumar, A., 2012)
Referencia
Charles, V., & Udhayakumar, A. (2012). Genetic algortihm for chance constrained reliability stochastic optimisation problems. International Journal of Operational Research, 14(4), 417-432. http://www.inderscience.com/info/inarticle.php?artid=47513
