Alternatives and challenges in optimizing industrial safety using genetic algorithms

Martorell, Sebastián; Sánchez, Ana Isabel; Alberola, Sofía Carlos; Serradell, V.

doi:10.1016/j.ress.2003.12.010

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“…Objective functions and constraints are defined in terms of the decision variables using the models presented in the previous section. The optimization goal can be formulated to optimize a vector of functions of the form (Martorell et al 2004): www.intechopen.com and x is the decision vector (vector of decision variables), y the objective vector, X the decision space and Y is the objective space, that is to say Y=f(X). The optimization of PM activities proposed in this paper considers the productive costs and profit as optimization criteria.…”

Section: Problem Formulationmentioning

confidence: 99%

Condition Based Maintenance Optimization of Multi-Equipment Manufacturing Systems by Combining Discrete Event Simulation and Multiobjective Evolutionary Algorithms

Goti¹,

Garci²

2010

Discrete Event Simulations

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Section: Problem Formulationmentioning

confidence: 99%

Condition Based Maintenance Optimization of Multi-Equipment Manufacturing Systems by Combining Discrete Event Simulation and Multiobjective Evolutionary Algorithms

Goti¹,

Garci²

2010

Discrete Event Simulations

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“…Marseguerra et al (2004) proposed the multi-objective optimisation scheme for nuclear safety systems based on the effective coupling of genetic algorithms (MOGA) and Monte Carlo simulation. Martorell et al (2004) considered a multiple-optimisation problem, where the parameters of design, testing and maintenance act as the design considerations. This problem was solved by several methods, with the best results obtained by the SPEA2-based MOGA.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Safety system design optimisation using a multi-objective genetic algorithm

Riauke

Bartlett

2009

IJRS

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“…La aproximación aportada en (Martorell 2004) basada en el WEBA (Weighted Effectiveness Based Approach) permite transformar el problema de optimización multiobjetivo original en un número de problemas de optimización simple objetivo a resolver de forma secuencial, lo cual proporciona un número de soluciones cercanas a/o pertenecientes a la frontera óptima de Pareto. Así, usando la aproximación WEBA, las funciones objetivo y restricciones del AGSO, para el caso particular de considerar como criterios a indisponibilidad y el coste, pueden ser formulada basadas en el método de intervalos de tolerancia para minimizar la función escalar: sujeta al mismo vector de restricciones con incertidumbres dado por (4-30).…”

Section: Aproximación Agsounclassified

“…Muchos de los trabajos desarrollados se han basado en la optimización de estos requisitos de vigilancia bajo criterios RAMS+C, pero centrándose bien en la optimización del intervalo entre pruebas, o bien en la estrategia de las mismas (Cepin 2002), , (Martorell 2004), , (Busacca 2001) y .…”

Section: Descripción Del Problemaunclassified

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Optimización Evolutiva y Multiobjetivo en base a criterios RAMS+C para Centrales Nucleares

López¹,

Felipe²

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A mi padre Agradecimiento a todos aquellos que me han ayudado a hacer posible esta tesis, muy especialmente a Sofia, Sebastián, Ana y Vicente por su apoyo, dedicación y confianza en mí.A Doña Encarnación, porque uno recibe siempre aquello que da.A todos aquellos que día a día están conmigo y aguantan mis momentos en las tertulias de las comidas.A mis amigos, tan fundamentales en mi equilibrio personal, aunque no siempre les pueda ver tanto como quisiera.A mis compañeros de viaje, de los que tanto aprendo sobre las leyes que rigen la existencia y a ser dueños de nuestras vidas.A mi familia por ser mi apoyo, mis hermanos, cuñados, sobrinos y ahijados, y en especial a mi hermana por ser la primera en confiar en mí, y a mi madre que siempre ha estado y estará a mi lado y a la que tanto debo en mi forma de ser.A todos mis más sincero agradecimiento. Esto es vuestro también.vii RESUMEN En el ámbito de las centrales nucleares existe un gran interés en el estudio de las características de fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad de sus equipos y su influencia en la seguridad y la economía de las centrales.Por todo ello, la toma de decisiones sobre la mejora y, en su caso, optimización de las pruebas y del mantenimiento en centrales nucleares se puede mejorar con la consideración simultánea de criterios RAMS+C. El proceso para encontrar los procedimientos de pruebas y mantenimientos óptimos debe equilibrar los logros alcanzados en base a los criterios RAMS+C.El reto que plantea la presente tesis es, por un lado, la necesidad de formular nuevos modelos que permitan representar de forma explícita el efecto de las pruebas y mantenimientos sobre dichos criterios RAMS+C. En segundo lugar, se requiere del estudio de la viabilidad de nuevos métodos de optimización capaces de manejar de forma adecuada tanto la complejidad de los nuevos modelos desarrollados como el gran número de variables de decisión que pueden estar involucradas en el proceso de optimización en base a múltiples criterios RAMS+C y además, que sean capaces de obtener buenos resultados en la optimización en presencia de incertidumbres asociadas tanto a parámetros, modelos o variables de decisión, y que afectan a la toma de decisiones. Para la resolución del problema de optimización multicriterio que se plantea se ha seleccionado como herramienta de optimización evolutiva los algoritmos genéticos, los cuales han mostrado una alta eficiencia en la resolución de problemas complejos.El objetivo pues de la presente tesis se centra en el desarrollo de nuevos modelos y métodos necesarios para acometer el proceso de optimización de pruebas y mantenimientos en base a criterios RAMS+C, con aplicación a sistemas de seguridad de centrales nucleares.Se han propuesto varias aproximaciones que modelan el comportamiento de los equipos con independencia temporal, es decir, mediante el uso de valores medios para los atributos RAMS+C. En la siguiente etapa, se progresa en la dirección de proponer nuevos modelos que tienen en cuenta la variable tiempo en el comportamiento de los ...

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Alternatives and challenges in optimizing industrial safety using genetic algorithms

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Condition Based Maintenance Optimization of Multi-Equipment Manufacturing Systems by Combining Discrete Event Simulation and Multiobjective Evolutionary Algorithms

Condition Based Maintenance Optimization of Multi-Equipment Manufacturing Systems by Combining Discrete Event Simulation and Multiobjective Evolutionary Algorithms

Safety system design optimisation using a multi-objective genetic algorithm

Optimización Evolutiva y Multiobjetivo en base a criterios RAMS+C para Centrales Nucleares

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