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dc.contributor.authorSilva, Edmundo Albuquerque de Souza e-
dc.contributor.authorGail, H. Richard-
dc.date.accessioned2017-03-17T12:31:13Z-
dc.date.available2023-12-21T03:02:49Z-
dc.date.issued1988-04-30-
dc.identifier.citationSILVA, E. A. S.; GAIL, H. R. Scheduled maintainance policies of repairable computer systems. Rio de Janeiro: NCE, UFRJ, 1988. 36 p. (Relatório Técnico, 07/88)pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/1597-
dc.description.abstractFor systems which can undergo repair, it is common to use regular maintance policies as a means to achieve availability requirements. We develop a solution method to analyze various scheduled maintainance policies of repairable computer systems. The analysis is applicable to systems with failure behaviour which can be modeled by a continuous-time MArkov process, and thus important characteristics can be included in the model. Furthermore, we do not use the assumption of perfect repair, which is unrealistic for most systems. We obtain both transient and steady-state measures. The solution approach is based on the randomization technique and possesses advantagessuch as numerical stability and ease of implementation.en
dc.languageengpt_BR
dc.relation.ispartofRelatório Técnico NCEpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSistemas computacionaispt_BR
dc.subjectProcessos Markovpt_BR
dc.titleScheduled maintainance policies of repairable computer systemsen
dc.typeRelatóriopt_BR
dc.description.resumoPara sistemas que podem ser reparados, é comum o uso de políticas de manutenção regular como meio de se obter desejada confiabilidade. Neste artigo, desenvolvemos um método de solução para analisar várias políticas de manutenção de sistemas de computação reparáveis. A análise se aplica a sistemas cujo comportamento de falha pode ser modelado por um processo de Markov de tempo contínuo e, por conseguinte, características importantes podem ser incluídas no modelo. Além do mais, não é necessário supor que o sistema é reparado com perfeição ao término de um período de manutenção. Esta suposição não é realística na maioria dos casos. São obtidas tanto medidas transientes quanto medidas em estado estacionário. O método de solução é baseado na técnica de aleatorização e possui vantagens tais como estabilidade numérica e facilidade de implementação.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionaispt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.citation.issue0788pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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