基于随机服务资源管理对象的装备维修保障系统仿真建模

装备维修保障系统(EMSS)是一类复杂的动态系统,如何对其有效地仿真建模是一个问题。首先,以"物理层—业务层"的两层分解方法详细地对EMSS进行分析。然后,将一般的面向对象思想扩展为随机服务资源管理对象(SSRMO)来对EMSS物理层仿真建模。接着,先给出了基于UML动态建模技术的EMSS业务建模方法,然后将业务流程分解为每个SSRMO的业务规则来实现EMSS的业务流程模型。最后,给出了一个全面的仿真实例并给出了详尽的仿真结果,揭示了两层分析法的较完备性和SSRMO对物理资源和人为规则进行建模的可行性。     

备件需求过程的MAP数据拟合算法研究

为了将备件需求过程表示为马尔可夫到达过程(Markovian arrival process, MAP)形式,设计了备件需求到达流的MAP拟合算法.首先,采用EM算法将备件需求到达间隔时间拟合成Hyper-Erlang分布形式,然后利用MAP性质和Bayes公式推导出生成元矩阵的计算公式;随后设计了一个完整的数据拟合流程,并通过实例对算法的效果和效率与已有研究进行了对比.结果表明,该算法在确保拟合效果的同时,能够有效提升拟合效率.     

PH分布参数估计的确定性退火加速EM算法

针对连续PH分布参数估计标准EM算法迭代速度慢和初值敏感易陷入局部最优化的问题,首先引入逆温因子和加速因子两参数改进算法,提出了确定性退火加速EM算法;然后,进行了详细的理论推导,给出了PH分布参数估计的具体步骤;最后,利用算例对两类典型分布和一组某装备维修时间的实际数据进行拟合,验证了改进算法的全局最优性和较快的收敛速度,拟合效果和迭代加速情况也验证了该算法的有效性和通用性。