초록 ▼

설비대체 문제는 운영연구(Operation Research)와 함께 발전되어왔다. 설비 노후화 상태에 대한 아무런 정보 없이 오직 설비 수명에 관한 정보만으로 설비대체 정책을 수립했지만, 오늘날 새로운 O, R기법으로 인하여 급속한 발전을 이룩하고 있다. 변화무쌍하게 동적으로 움직이는 모든 설비(시스템)는 불확실한 많은 부품(서브시스템)들로 구성된다. 이러한 부품에 대한 확실한 노후상태를 파악하기란 경제적. 기술적인 어려움으로 거의 불가능하다. 본 연구는 이와같은 어려움을 어느정도 극복하고저 설비상태를 추정할 수 있는 간접적인 정보

설비대체 문제는 운영연구(Operation Research)와 함께 발전되어왔다. 설비 노후화 상태에 대한 아무런 정보 없이 오직 설비 수명에 관한 정보만으로 설비대체 정책을 수립했지만, 오늘날 새로운 O, R기법으로 인하여 급속한 발전을 이룩하고 있다. 변화무쌍하게 동적으로 움직이는 모든 설비(시스템)는 불확실한 많은 부품(서브시스템)들로 구성된다. 이러한 부품에 대한 확실한 노후상태를 파악하기란 경제적. 기술적인 어려움으로 거의 불가능하다. 본 연구는 이와같은 어려움을 어느정도 극복하고저 설비상태를 추정할 수 있는 간접적인 정보를 가지고 O. R의 새로운 기법인 불확실성 마코브 의사결정모형(Partially Obserable Markov Decision Process)을 이용하여 최적 설비대체 정책을 수립한다.

Abstract ▼

The importance of this research lies in the applicability of replacement models and the practical difficulty of their optimization algorithm. In order to obtain data for replacement models and the other controlled systems, statistcal data and imperpect instrumentation must frequently be used to est

The importance of this research lies in the applicability of replacement models and the practical difficulty of their optimization algorithm. In order to obtain data for replacement models and the other controlled systems, statistcal data and imperpect instrumentation must frequently be used to establish the state levels. Such information always leads to a partially observable Markov decision process .
The jump algorithm appears fruitful because of the current limited knowledge in optimizing partially observable processes. It is entirely a new approach to obtain the invariant distribution for a continuous state Markov chain and use it for optimizing such processes.

목차 Contents

• 1. 서론...7
• 2. 문헌연구...9
• 3. 문제서술...13
• 4. 최적화 절차...18
• 5. 결론...34
• 6. 부록...48