Abstract:
RESUMEN
Los Sistemas Multi-Estado MSS son los m´as apegados a la realidad
y por consiguiente de gran importancia, un sistema no es suficiente que
cumpla las espec´ıficaciones y criterios de calidad establecidos sino que
adem´as es necesario que tengan un buen desempe˜no durante su tiempo de
vida. El inter´es radica en la disponibilidad del MSS, que esto nos lleva al
mantenimiento del sistema, es decir, pol´ıticas de mantenimiento en donde
consideraremos reparaciones m´ınimas, reemplazamiento y redundancia
de los elementos que integran al sistema.
La disponibilidad del sistema, significa que debe cumplir ciertos requisitos
de rentabilidad y confiabilidad, lograrlo es algo complicado, pues
existen elementos del sistema que tienen diferentes costos, diferentes confiabilidades
y tiempos de reparaci´on. Optimizar las posibles combinaciones
de elementos que conforman al sistema en el objetivo fundamental
de m´ınimizar los costos: por reparaciones, por reemplazamiento y por las
multas adquiridas por la demanda no safisfecha.
Para lograr el objetivo nos apoyaremos en el M´etodo de la Funci´on
Generadora Universal como una opci´on para calcular los ´ındices de Confiabilidad,
adem´as que permite modelar elementos como sistemas multiestado
y reduce los tiempos de los c´alculos.
Los resultados estan presentados a trav´es del uso del algoritmo evolutivo,
llamado PESO (Particle Evolutionary Swarm Optimization); el
cual se basa en caminatas de part´ıculas en un espacio de b´usqueda delimitado,
´este algoritmo es usado para variables continuas, sin embargo,
se har´an algunas adaptaciones para encontrar soluciones discretas.
