• Prof. zw. dr hab. inż. Leszek Trybus skm_c25817040509220.pdf
  
• Prof. zw. dr hab. inż. Jerzy Klamka skm_c25817040509221.pdf
  

Zastosowanie sztucznej inteligencji w optymalizacji niezawodnościowej systemów

mgr inż. Anna Karolina Fuksa

Promotor: Prof. zw. dr hab. inż. Bogusław Filipowicz

Celem pracy jest opracowanie skutecznego narzędzia optymalizacji niezawodnościowej sieci.
Po raz pierwszy wykorzystano w tym celu reprezentację funkcji logicznych w postaci binarnych
diagramów decyzyjnych (BDD) i optymalizację metaheurystyczną. Opracowano nowy algorytm,
w którym połączono dekompozycję EED (Edge Expansion Diagrams), algorytm CAE
(Composition After Expansion) zaproponowane przez Kuo et al. w pracach [37,38], algorytm
fixed-sink przedstawiony przez Yeh et al. w pracy [80] oraz metaheurystyczny algorytm
optymalizacji Cuckoo Search (CS) przedstawiony przez Yanga i Deba [74]. Połączenie powyższych
elementów pozwoliło stworzyć efektywne narzędzie optymalizacji niezawodnościowej sieci.

Problem optymalizacji niezawodności z uwzględnieniem redundancji RRAP (Reliability Redundancy Allocation Problem) jest traktowany jako problem nieliniowego programowania z jednym, lub wieloma ograniczeniami. Celem problemu jest optymalna alokacja komponentów systemu i maksymalizacja całkowitej niezawodności systemu przy jednoczesnym spełnieniu określonych ograniczeń. RRAP należy do problemów NP-trudnych. W pierwszej kolejności przedstawione zostaną algorytmy optymalizacji stochastycznej: Cuckoo Search (CS), Modified Cuckoo Search (MCS) i Cuckoo Optimization Algorithm (COA). Analiza struktury algorytmów oraz wyniki szeregu eksperymentów przeprowadzonych w celu zweryfikowania przydatności zaproponowanych algorytmów zostaną przedstawione w dalszej części pracy. Następnie przedstawiona zostanie dekompozycja EED (Edge Expansion Diagrams) wykorzystująca diagramy BDD do wyznaczenia niezawodności sieci dwuterminalnej, algorytmy CAE (Composition After Expansion)oraz EE (Entangled Expansion) a także algorytm fixed-sink, który umożliwia rozszerzenie analizy niezawodnościowej do sieci k-terminalnych. Przedstawione w pracy algorytmy zostaną zaimplementowane w testach benchmarkowych zebranych z literatury niezawodnościowej. Wyznaczona zostanie niezawodność sieci zarówno dwuterminalnych jak i k-terminalnych a także dokonana zostanie analiza krytycznego elementu sieci, średniej wartości niezawodności oraz wrażliwości sieci. Analiza niezawodnościowa w oparciu o sieć krajowego systemu elektroenergetycznego zostanie przedstawiona w kolejnej części. Modele sieci skonstruowane są na podstawie dokumentów udostępnionych przez Polskie Sieci Elektroenergetyczne S.A. Złożona strategia optymalizacji niezawodnościowej sieci zostanie następnie opracowana i przedstawiona. Zaproponowany zostanie nowy algorytm zespalający dekompozycję EED, CAE, algorytm fixed-sink oraz optymalizację metaheurystyczną algorytmem CS. Opracowana metoda daje możliwość przedstawienia funkcji celu w swojej symbolicznej postaci lub wyznaczenia jej pośrednio za pomocą BDD. Możliwość symbolicznego wyznaczania funkcji celu będącej niezawodnością systemu wieloelementowego za pomocą BDD zostanie przedstawiona na przykładzie dwóch układów testowych zaczerpniętych z literatury. Wyniki otrzymane przy zastosowaniu metody opartej na BDD porównane zostaną z innymi metodami. Stworzone narzędzie zostanie zastosowane w celu rozwiązania problemu programowania nieliniowego z jednym lub wieloma ograniczeniami Wyniki optymalizacji RRAP (Reliability Redundancy Allocation Problem) przykładowej sieci z literatury oraz wyniki optymalizacji niezawodności sieci opartej na modelu sieci elektroenergetycznej PSE S.A. Oddział w Katowicach przy ograniczeniach na całkowitą liczbę redundancji zostaną przedstawione w dalszej części pracy. Optymalna alokacja redundancji dla sieci k-terminalnej i dwuterminalnej pozwalająca uzyskać maksymalną całkowitą niezawodność sieci przy jednoczesnym spełnieniu ograniczeń zostanie określona. Skuteczność metody przedstawionej w niniejszej pracy opiera się na dwóch elementach: dokładnej i stosunkowo kompaktowej reprezentacji funkcji niezawodności w postaci BDD i szybkiego przeszukiwania za pomocą metaheurystycznego algorytmu CS. Połączenie tych dwóch elementów sprawia, że opracowana metoda jest skutecznym narzędziem optymalizacji niezawodnościowej sieci nie spotykanym jeszcze w literaturze.

Publikacje:

1. Analysis and comparison of CS-type algorithms (submitted for publication to Applied Soft Computing)
2. Fuksa A.K., Rachowicz W. Numerical simulations of arteries with an adaptive finite element method, Journal of Theoretical and Applied Mechanics, 52, 4, pp. 917-925, 2014
3. Fuksa A.K. Reologia i mikroroboty, Logistyka, nr 4, s. 110–115, 2013

Materiały konferencyjne:

1. Fuksa A. K., Rheology and Microrobotics, VIII Cracow Young Researchers' Conference KKMU, Cracow, September 26–28th, 2013
2. Fuksa A. K., Modeling of Medical Microdevices within Biofluids, Biotech Conference, Sopot, Poland, June 28-29th, 2013
3. Fuksa A. K., Modeling of Untethered Microrobots in Non-Newtonian Environments, Materiały XII Sympozjum Modelowanie i Pomiary w Medycynie MPM 2013, Krynica Zdroj, Poland, May 19th-23rd 2013, pp. 47–48