Abstract
一般在系統設計之初,即應決定整個系統的目標可用度,如何依此目標可用度來決定系統中各元件或子系統的目標可用度,稱為可用度的分派,傳統上,分派問題可分為與成本有關以及與成本無關的分派問題,而與成本有關的分派問題又可以分為考慮備份的分派問題與不考慮備份的分派問題,而我們把重點放在與成本有關但不考慮備份的分派問題上(以下所稱之分派問題皆屬於此類分派問題);在以往與成本有關的分派問題之處理,基本上是假設在成本固定的情況下,找出使得系統可用度為最大的分派情形;而本篇論文主要的不同點在於:一.在系統目標可用度決定的情形下,找出使得成本為最小的分派情形;二.本篇論文中各元件的成本函數與元件的故障率與修復率有關,而非僅與元件的可用度有關;且與故障率成反比,與修復率成正比;也就是說:我們希望得到較高的修復率就必須付出較多的成本,而較低的故障率所需的成本也較高;三.傳統的可用度分派問題只將系統的目標可用度分派到各元件即已完成,而我們進一步將分派問題分為兩個階段: a.將系統的目標可用度分派到各元件的目標可用度(即為傳統的分派問題);b.再針對此(已決定的)元件目標可用度找出使得成本為最小的故障率與修復率的分派情形;而我們將利用類神經網路來幫助我們處理此問題;同時我們也將舉例加以說明,以及相關的後續研究.