Optimization of Redundancy Allocation in a Multi-Level Series System with General Failure Distribution

시스템의 고장과 관련된 성능을 평가하는 척도로 평균고장시간(MTTF : mean time to failure, 이하 MTTF)이 많이 활용되어진다. 시스템의 MTTF를 증가시키기 위해서는 시스템에 신뢰도가 높은 부품을 사용하는 것과 동일한 종류의 부품을 중복해서 사용할 수 있다. 각 부품의 고장시간 분포가 일반분포를 따를 경우 시스템의 MTTF를 구하기는 어려우며, 중복을 고려할 경우 복잡도는 더욱 증가한다. 본 연구에서는 다계층 시스템의 중복할당 문제(MRAP : multi-level redundancy allocation problem, 이하 MRAP)를 다룬다. 특히, 각 부품의 고장시간이 일반분포를 따를 경우 시스템의 MTTF를 최대로 하는 중복할당 최적화 문제를 다룬다. 시스템 MTTF를 구하기 위해 시뮬레이션을 사용하는 방법을 제시하며, 최적화를 위해 유전알고리즘 방법을 활용한다. 수치예제를 통해 다양한 자원제약에서 MTTF의 변화와 중복할당의 변화를 살펴본다.