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Pramote的Charongratanasakul;维蒙马斯·巴姆隆塞塔邦

采用遗传算法和蒙特卡罗模拟相结合的混合控制图设计。 （英语） Zbl 1483.62203号

泰语J.数学。 18，第2期，651-667（2020）.
摘要：本研究提出了一种基于属性数据和变量数据的混合控制图的设计，用于监控过程质量，称为混合NE图。采用遗传算法（GA）和蒙特卡罗（MC）仿真相结合的方法，基于控制极限系数（L{np}，）（L{EWMA\overline）的三种不同情况，同时评估混合NE图的效率{十} -右})\)。在本研究中，MC仿真用于评估控制过程（ARL_0）情况下的最大平均运行长度，而GA用于优化获得最大（ARL_0）的控制极限系数。此外，在过程失控（ARL_1）和额外二次损失（EQL）的情况下，使用运行长度的平均值，根据过程偏移测量混合NE图的效率。结果表明，混合NE图在小样本（n）、低平滑常数（λ_W，λ_Z）下表现良好，控制极限系数的最优设计为（L^ast_{np}>L^ast_2EWMA{十} -右}\). 此外，混合NE图的优化设计为实现控制图的最大效率带来了新的重要视角。

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理学硕士：

第60页 统计学在工程和工业中的应用；控制图

关键词：

混合NE图;遗传算法;蒙特卡罗模拟;额外二次损失函数;平均运行长度
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\textit{P.Charongratanasakul}和\textit{W.Bamrungsetthapong}，泰国数学杂志。18，第2号，651--667（2020；Zbl 1483.62203）
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参考文献：

[1] D.C.Montgomery，《统计质量控制导论》，John Wiley and Sons，纽约，2005年·Zbl 1059.62125号
[2] G.Chen，S.W.Cheng，H.Xie，用一张EWMA图监测过程平均值和变异性，《质量技术杂志》33（2001）223-233。
[3] G.Chen，S.W.Cheng，H.Xie，用于监测位置和分散的新EWMA控制图，《质量技术和定量管理》1（2004）217-231。
[4] M.C.Morais，A.Pacheco，《关于μ和σ组合EWMA方案的性能：马尔科夫方法》，《统计模拟和计算中的通信》29（2000）153-174·Zbl 0968.62556号
[5] A.F.B.Costa、M.A.Rahim、H.Xie，《监控过程均值和过程方差的单一EWMA图》，《质量技术与定量管理》3（2006）295-305。
[6] M.B.C.Khoo，Z.Wu，C.H.Chen，K.W.Yeong，使用一张EWMA图联合监测过程平均值和方差，计算统计25（2010）299-316·Zbl 1221.62153号
[7] N.Saeed，S.Kamel，基于稳健规模估计器的EWMA控制图，《巴基斯坦统计与运营研究杂志》12（2016）659-672·Zbl 1509.62397号
[8] S.M.Raza、M.M.Butt、New-Shewhart和EWMA型控制图，使用指数型估计器和两个辅助变量进行两阶段抽样，《巴基斯坦统计与运筹学杂志》14（2018）367-386·Zbl 1509.62396号
[9] E.S.Sampaio，L.L.Hob，P.G.Medeirosco，《监控两阶段抽样过程平均值的组合控制图》，《质量与可靠性工程》30（2014）1003-1013。
[10] M.Aslam，M.Azam，C.H.Jun，重复采样下的新属性和变量控制图，工业工程和管理系统13（2014）101-106。
[11] M.Aslam、M.Azam、N.Khan、C.H.Jun，《监控过程的混合控制图》，《国际生产研究杂志》53（2015）4684-4693。
[12] M.Aslam、N.Khan、M.S.Aldosari、C.H.Jun，使用EWMA统计的混合控制图，IEEE Access（2016）2169-3536。
[13] L.L.Ho，F.Aparisi，ATTRIVAR：《优化控制图以更低的运营成本监控过程平均值》，《国际生产经济学杂志》182（2016）472-483。
[14] L.L.Ho，R.C.Quinino，《将属性和变量数据结合起来监测过程可变性：M IXS2控制图》，《国际先进制造技术杂志》87（2016）3389-3396。
[15] Z.Wu，M.B.C.Khoo，L.Shu，W.Jiang，基于属性检验监测变量平均值的np控制图，《国际生产经济学杂志》121（2009）141-147。
[16] 欧勇，吴志武，宗凤，《监控过程均值控制图有效性和稳健性的比较研究》，《国际生产经济学杂志》135（2012）479-490。
[17] S.Haridy，Z.Wu，K.M.Lee，M.A.Rahim，《监控过程均值和方差的属性图》，《国际生产研究杂志》52（2014）3366-3380。
[18] S.Haridy，A.Maged，S.Kaytbay，S.Araby，《样本大小对休哈特控制图性能的影响》，《国际先进制造技术杂志》90（2017）1177-1185。
[19] M.Riaz、Q.U.A.Khaliq、S.Gul，《混合Tukey EWMA-CUSUM控制图及其应用》，《质量技术与定量管理》14（2017）378-411。
[20] J.H.Holland，《自然和人工系统的适应》，安阿伯：密歇根大学出版社，1975年·Zbl 0317.68006号
[21] P.Charongratanasakul，A.Pongpullponsak，使用遗传算法通过EWMA控制图实现过程控制和维护模型的集成系统方法成本最小化，专家系统与应用。38 (2011) 5178-5186.
[22] P.Charongratanasakul，A.Pongpulponsak，使用遗传算法优化模糊故障威布尔分布集成模型的成本，工程期刊21（2017）253-268。
[23] S.N.Lina，C.Y.Choub，S.L.Wang，H.R.Liu，使用遗传算法的自回归移动平均控制图的经济设计，应用专家系统39（2012）1793-1798。
[24] M.Bashiri，A.Amiri，H.M.Doroudyan，A.Asgari，Xcontrol图经济统计设计的多目标遗传算法，Scientia Iranica 20（2013）909-918。
[25] I.Ahmed，I.Sultana，S.K.Paul，A.Azeem，使用遗传算法对多个可指定原因的控制图进行性能评估，《国际先进制造技术杂志》70（2014）1889-1902。
[26] 答：。
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