基于Phase-Type分布的数据驱动型柔性GERT网络模型

摘要：

经典GERT模型只能处理异或型节点,大大限制了其实际应用.为此,利用Phase-Type(PH)分布构造了可处理异或型、或型和与型节点的柔性GERT模型.首先,利用PH分布运算的封闭性,证明了服从PH分布的广义活动网络(GAN)可转化为同样服从PH分布的GERT网络,解决了以往GAN向GERT转化所导致的矩母函数无法求解问题.其次,基于PH分布的矩母函数构造传递函数,证明可利用梅森公式对柔性GERT网络进行求解,获得解析解.进而,考虑到PH分布的稠密性,即PH分布可拟合正实半轴上一切分布,采用基于聚类拟合原理的HyperStar工具,拟合传感器收集的大量活动时间数据,获得相应的PH分布参数.接着,借助GERT解析法和Mathe-matica12.0 软件求解柔性 GERT 网络的 完成期望时间、方差及完成概率等参数.最后,用一个发动机检修实例验证此方法的实用性.

关键词：Phase-Type分布、图示评审技术、数据驱动、Phase-Type分布拟合、广义活动网络

所属期刊栏目：28

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国博士后科学基金特别资助项目;中央基金项目

在线出版日期：2023-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：40-49