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Optimal MaintenancePolicy for High Reliability Load-Sharing Computer Systems with k-out-of-n:GRedundant Structure
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资源说明：Optimal MaintenancePolicy for High Reliability Load-Sharing Computer Systems with k-out-of-n:GRedundant Structure
本文探讨了具有k-out-of-n:G冗余结构的高可靠性负载共享计算机系统的最优维护策略。负载共享（Load-Sharing）系统指的是系统内部的不同组件共同承担工作负荷，相较于传统的单一负荷系统，负载共享系统在面对高负荷时表现出更强的鲁棒性和可靠性。冗余结构中的k-out-of-n表示系统中至少有k个组件正常工作时，系统才能正常运行。
在计算机系统中，特别是在电信服务、金融服务等关键应用领域中，维护工作对于确保系统可靠性和高效运行至关重要。维护策略的目标是提高系统可靠性，这对于服务中的计算机系统是基本要求。本文提出了一种基于故障数m的维护策略，旨在最大化系统长期期望的单位时间系统收益。与以往的研究相比，本文考虑了负载共享对故障率变化的影响，并采用了扭曲故障率（Tampered Failure Rate，TFR）模型来描述负载共享引起的故障率变化。
为了解释负载共享对系统维护策略的影响，文章通过一些典型的数值示例，分析了在不同的负载压力水平下系统的期望收益率，并得出了相应的决策变量m的最优值。研究结果表明，组件故障对于重负荷系统的影响远大于轻负荷系统，而维护动作的优化在很大程度上取决于负载水平。
在这一研究领域中，维护策略是基于两种基本维护活动：纠正性维护（Corrective Maintenance，CM）和预防性维护（Preventive Maintenance，PM）。CM是指当系统发生故障时所进行的任何维护活动。PM则是在系统未出现故障时进行的，旨在预防系统故障发生的一系列活动。这两类维护活动是计算机系统维护策略设计的核心。
维护策略研究的重要性在于，随着计算能力需求的提高，计算机系统尤其是关键应用领域的系统可靠性变得至关重要。对于这些高可靠性的计算机系统来说，维护策略在成本、可靠性和安全性方面发挥着关键作用。在可靠性方面，维护可能比冗余、生产和建设更为重要。
本文通过分析不同的负载共享水平和故障率变化，为高可靠性计算机系统的维护决策提供了理论基础，有助于优化系统维护计划，确保关键应用的持续稳定运行。
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