دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 89854
ترجمه فارسی عنوان مقاله

الگوریتم بهینه سازی علف های هرز مبتنی بر بازتولید درجه دوم برای به حداقل رساندن هزینه نگهداری پیشگیرانه دوره ای برای سیستم های موازی سری

عنوان انگلیسی
A quadratic reproduction based Invasive Weed Optimization algorithm to minimize periodic preventive maintenance cost for series-parallel systems
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
89854 2017 52 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Computers & Industrial Engineering, Volume 110, August 2017, Pages 436-461

ترجمه کلمات کلیدی
بهینه سازی علف های هرز، فراماسونری، نگهداری دوره ای دوره ای، سیستم سریال موازی،
کلمات کلیدی انگلیسی
Invasive Weed Optimization; Meta-heuristic; Periodic preventive maintenance; Series-parallel system;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  الگوریتم بهینه سازی علف های هرز مبتنی بر بازتولید درجه دوم برای به حداقل رساندن هزینه نگهداری پیشگیرانه دوره ای برای سیستم های موازی سری

چکیده انگلیسی

This study deals with the problem of minimizing periodic Preventive Maintenance (PM) for series-parallel systems. The number of preventive maintenance activities for each component in series-parallel system would be specified with respect to reliability constraint for the whole system. An efficient meta-heuristic algorithm called IWO is used to attain an optimal or a near-optimal solution through a modification in the stage of allocating the new number of generation. Although some researchers have made great attempts at introducing an efficient algorithm to solve this NP-hard problem, all methods must be run in a two-stage process. The first stage for specifying the best combination of components and the second stage for obtaining a good solution to the specified combination in the first stage. This paper intends to apply a single stage process through a novel IWO algorithm to hold solutions with various combinations. The performance of the proposed algorithm is evaluated by comparing with other algorithms. The results of the computational experiments are statistically discussed and indicate that the proposed IWO outperforms the other algorithms.