DİZGE TABANLI BİLEŞEN DENEMELERİNİN TASARIMINDA BEKLENEN DİZGE YAŞAM SÜRESİNİN MODELLENMESİ 1

Benzer belgeler
İleri Yöneylem Araştırması Uygulamaları Tam Sayılı Programlama

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -II- Tek değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS IND 621 Stokastik Süreçler

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir.

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X)

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz

Tesadüfi Değişken. w ( )

SİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Web Madenciliği (Web Mining)

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

13. Olasılık Dağılımlar

BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*)

İçindekiler. Ön Söz... xiii

Programlama Dilleri 1. Ders 3: Rastgele sayı üretimi ve uygulamaları

1. Fonksiyonlar Artan, Azalan ve Sabit Fonksiyon Alıştırmalar Çift ve Tek Fonksiyon

Optimizasyon İçin Kök(Generic) Model (Doğrusal-Olmayan Programlama Modeli)

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Lineer Programlama. Doğrusal terimi, hem amaç hem de kısıtları temsil eden matematiksel fonksiyonların doğrusal olduğunu gösterir.

Prof. Dr. Mahmut Koçak.

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Rassal Sayı ve Rassal Değer. Üretimi. Rassal Sayı Üretimi

Esnek Hesaplamaya Giriş

Rassal Değişken Üretimi

YAVUZ BOĞAÇ TÜRKOĞULLARI

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,

Bekleme Hattı Teorisi

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

Evrimsel Çok amaçlı eniyileme. Tahir Emre Kalaycı Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 25 Mart 2010

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

... ROBOTİK VE KODLAMA EĞİTİMİ ÇERÇEVESİNDE ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK DERS PLANI

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

SIRA İSTATİSTİKLERİ VE UYGULAMA ALANLARINDAN BİR ÖRNEĞİN DEĞERLENDİRMESİ

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

Rassal Modeller (IE 324) Ders Detayları

ĐST 474 Bayesci Đstatistik

2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir.

BAZI ÖNEMLİ SÜREKLİ DEĞİŞKEN DAĞILIMLARI

EME 3117 SISTEM SIMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

Olasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Doğrusal Olmayan Programlamaya Giriş. Dr. Özgür Kabak

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

İstatistik ve Olasılık

T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI EKONOMETRİ DOKTORA PROGRAMI

Olasılık Kuramı ve İstatistik. Konular Olasılık teorisi ile ilgili temel kavramlar Küme işlemleri Olasılık Aksiyomları

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4907

Hatalar ve Bilgisayar Aritmetiği

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 SAYILAR 11 Bölüm 2 KÜMELER 31 Bölüm 3 FONKSİYONLAR

YAVUZ BOĞAÇ TÜRKOĞULLARI

RISK ANALIZI SINAVI WEB EKİM Kasko sigortasından çekilen beş hasarlı bir rassal örneklem aşağıdaki gibi verilmektedir:

Tanım: (1. Tip Üretken Fonksiyonlar) (a r ) = (a 1, a 2, a 3,,a r, ) sayı dizisi olmak üzere, (a r ) dizisinin 1. Tip üretken fonksiyonu

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

BİYOİSTATİSTİK Olasılıkta Temel Kavramlar Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Zeki Optimizasyon Teknikleri

ULUSLARARASI ANTALYA ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KATALOĞU

YAZILIM KAVRAMINA BİR BAKIŞ. Gürcan Banger Elektrik Yük. Müh. ESOGÜ - 9 Nisan 2007

İleri Diferansiyel Denklemler

Rastgele değişken nedir?

Üç Boyutlu Serpilme (Saçılım) Grafikleri

RASSAL SAYI ÜRETİLMESİ

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler

KESİKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI. Bernoulli Dağılımı Binom Dağılımı Poisson Dağılımı

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Üçgensel Dağılım. Sürekli Düzgün Dağılım. Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ Bölüm 1 KÜMELER Bölüm 2 SAYILAR

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

Modelleme bir sanattan çok bir Bilim olarak tanımlanabilir. Bir model kurucu için en önemli karar model seçiminde ilişkileri belirlemektir.

Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Kesikli Programlama (IE 506) Ders Detayları

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MATEMATiKSEL iktisat

MATRİSEL ÇÖZÜM TABLOLARIYLA DUYARLILIK ANALİZİ

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

MAT 208 İSTATİSTİK ve OLASILIK II ALIŞTIRMALAR-1

SÜREKLİ DÜZGÜN DAĞILIM

RÜZGAR ÇİFTLİĞİ POTANSİYELİNİN GÜVENİLİRLİĞE DAYALI TEORİK DAĞILIMI

NX Motion Simulation:

Transkript:

DİZGE TABANLI BİLEŞEN DENEMELERİNİN TASARIMINDA BEKLENEN DİZGE YAŞAM SÜRESİNİN MODELLENMESİ 1 Emre YAMANGİL Orhan FEYZİOĞLU Süleyman ÖZEKİCİ Galatasaray Üniversitesi Galatasaray Üniversitesi Koç Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Böl. Endüstri Mühendisliği Böl. Endüstri Mühendisliği Böl. Ortaköy, İSTANBUL Ortaköy, İSTANBUL Sarıyer, İSTANBUL emreyamangil@gmail.com ofeyzioglu@gsu.edu.tr sozekici@ku.edu.tr Bora ÇEKYAY Koç Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Böl. Sarıyer, İSTANBUL bcekyay@ku.edu.tr İ.Kuban ALTINEL Boğaziçi Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Böl. Bebek, İSTANBUL altinel@boun.edu.tr ÖZET Dizgeyi bir bütün olarak denemenin giderleri çok yüksek olabilir, veya bunu gerçekleştirmek tamamen olanaksız olabilir. Bu durumda, sadece bileşenleri deneyip dizge güvenirliği hakkında çıkarımda bulunmak gerekli hale gelir. Yazındaki ilgili yaklaşımlardan biri de dizge tabanlı bileşen denemeleri tasarımıdır. İlk ortaya atıldığından beri bu yaklaşım dizge güvenirliği kavramı etrafında geliştirilmiştir. Ancak uygulamada dizgenin beklenen yaşam süresinin belli bir uzunlukta olması, belli bir güvenirlik seviyesini sağlamasına göre daha anlamlı bulunabilir. Bu çalışmada dizge tabanlı bileşen denemeleri tasarımında beklenen dizge yaşam süresi göz önüne alınmış, farklı dizge türleri için oluşturulan yarı sonsuz doğrusal programlama modelleri önerilen sütun üretme yordamı ile çözülmüştür. Anahtar Sözcükler: Bileşen deneme; Beklenen yaşam süresi; Yarı-sonsuz doğrusal programlama. 1. GİRİŞ: Çoğu zaman dizgeyi bir bütün olarak denemek ekonomik zorluklardan dolayı mümkün olmayabilir, hatta bazen fiziki nedenlerden dolayı imkansız bile olabilir. Bu yüzden güvenirlik uygulamalarında yaygın yaklaşım herbir bileşen için belirlenen güvenirlik seviyelerini belli bir olasılıkla sağlayan sınam sürelerinin bulunmasını öngörür. Bileşen tabanlı sınam yöntemi daha az maliyetle daha hızlı ve bileşenler bazında daha detaylı sonuç verir. Ancak dizge tabanlı sınam yaklaşımı da daha doğru sonuç veren bir yapıya sahiptir. Bu iki yapıyı birleştirme çabası yeni bir tür yaklaşımın ortaya atılmasına sağlamıştır: Dizge tabanlı bileşen sınamı. Bu çalışmada, dizgenin bütünü için belirlenen güvenirlik seviyesini belli bir olasılıkla sağlamayı hedefleyen ve bunun için en düşük maliyetli sınam sürelerini bulmaya çalışan bu yaklaşım uygulanmıştır. Yazında bu yöntemin farklı farklı dizge yapıları için kullanıldığı birçok çalışma bulunabilir (Altınel 1994, Altınel ve diğerleri 1997, Altınel ve diğerleri 2001a, Altınel ve diğerleri 2001b, Feyzioğlu ve diğerleri 2006, Feyzioğlu ve diğerleri 2008). Bu çalışmaların tamamında güvenirlik dizgenin görev süresi boyunca bozulmadan çalışma ihtimali olarak kabul edilmiştir. Ancak bazı durumlarda sistemin sağlanması istenen güvenirlik derecesini doğrudan 1 Bu çalışma 106M044 numaralı TÜBİTAK araştırma projesi tarafından desteklenmiştir.

belirlemek zor olabilir. Bunun yerine sistemin çalışması istenen en kısa süreyi belirlemek daha gerçekçi bulunabilir. Bu nedenle bu çalışmada farklı dizge yapılarının beklenen yaşam sürelerinin gösterimi belirlenmiş, ve buradan hareketle dizge tabanlı bileşen sınamı problemi bölüm 2'de yeniden düzenlenmiştir. Ortaya çıkan yarı sonsuz doğrusal programlama modelini çözebilmek için bir sütun üretme yordamı tasarlanmış ve bölüm 3'te sunulmuştur. Model içinde yer alan iki alt problemde ise dışbükey fonksiyonların farkı şeklinde ifade edilebilen fonksiyonlar bulunmaktadır ve bu türdeki modellerin çözümünde dıştan yaklaşıklama sıkça kullanılan bir yöntemtir. Bu alt problemler ve anılan çözüm yöntemi ile ilgili bilgiler bölüm 4'te sunulmuştur. Son olarak 5. bölüm çalışmanın sonuçlarını içermektedir. 2. PROBLEM FORMÜLASYONU: dizge bileşenleri kümesi, kabul edilemez dizge yaşam süresi ve kabul edilebilir dizge yaşam süresini göstersin ( ). Her bileşeninin yaşam süresinin parametreli üstel dağılıma uyduğu ve diğerlerinden bağımsız olarak hata yaptığı kabul edilsin. Benzer şekilde bileşeninin sınam süresi, birim sürede sınam maliyeti ve sınam süresi boyunca yaptığı hata sayısı olarak belirlensin. Son olarak, beklenen dizge yaşam süresini, birinci tip hata üst sınırını, ikinci tip hata üst sınırını ve ise toplam bozulma üst sınırını ifade etsin. (1) (2) (3) (2) ve (3) de yer alan dizge yaşam süresi kısıtları ile ilişkili olurlu bozulma hızları kümeleri ve olarak tanımlanabilir. Ayrıca çoğu zaman geçmiş tecrübelerden dolayı bileşenlerin bozulma hızları hakkında bir önbilgiye sahip olabiliriz ve bu şeklinde ifade edilebilir. Bu durumda ve olarak tanımlanabilir. Daha açık bir biçimde, Dizgenin kabul veya reddi için farklı kurallar bulunabilmekle beraber bu çalışmada sıkça kullanılmış toplam kuralı uygulanmıştır. (4) (5) (6) Her bileşenlerin yaşam süresinin üstel dağılıma uyması nedeni ile açıktır bileşeninin hata sayısı parametresi olan Poisson dağılımına uymaktadır. Dolayısıyla (6) daki toplam da parametresi olan Poisson dağılımına uymaktadır. ve kümeleri boş olmadıkları sürece (6) yı sağlayan bireden fazla çözüm bulunur. Sırasıyla (2) ve (3), aşağıda verilen (7) ve (8) ile değiştirildiklerinde kesin olarak sağlanırlar.

(7) (8) 'nin Poisson dağılıma uyan parametreli bir rassal değişken olduğunu varsayarsak, eşitliğini sağlayan değeri olsun. Böyle bir durumda olacaktır, ve (7) ile (8) şu şekilde tekrar düzenlenebilecektir, (9) (10) fonksiyonu 'nin eksi olmayan değerleri için sürekli ve azalan olduğundan tersi alınabilir. Bu durumda (1) - (3) de verilen problem aşağıdaki en iyileme problemine dönüştürülebilir. (11) (12) (13) (14) (12) ve (13) deki eşitsizliklerin sağ tarafı birer eniyileme problemini içerir ve sırasıyla tip 1 ve tip 2 eniyileme alt problemleri olarak adlandırılırlar. Bölüm 4'de bu problemlerin yapısı ve çözümü hakkında bilgi verilecektir. 3. GENEL ÇÖZÜM YORDAMI: ve kümelerinin kesikli hale getirilebildiğini ve buna ilişkin olarak ve dizin kümelerinin varolduğu kabul edilsin. Diğer bir değişle, her için ve her için olsun. Bu durumda aşağıdaki eniyileme problemine dönüşür. (15) (16) (17) (18)

probleminin çözümü için aşağıda verilen uygun olacaktır. çifteş problemini ele almak daha (19) (20) (21) Çifteş problemi çözmek için geliştirilmiş olan bir sütun üretme yordamı aşağıda verilmiştir. Çözüm Yordamı: Girdi: Çıktı: Başla 1.. 2. Tip 1 problemin eniyi çözümünü bul:. Eniyi amaç değeri ve eniyi çözüm olsun. 3. Tip 2 problemin eniyi çözümünü bul:. Eniyi amaç değeri ve eniyi çözüm olsun. 4. Eğer ise DUR; değerleri nin eldeki değeri için en iyi bileşen sınam zamanlarıdır; 5. Değilse Başla Temel iki sütun ve ile güncelle; Çifteş çözüm güncelle; SINIRSIZ ise DUR, OLURSUZ m mesajı ver; Değilse ; ve Adım 2 ye git; Son; Son; probleminin amaç fonksiyonu ve değişkenleri cinsinden yaklaşık içbükey bir fonksiyondur. ve değerleri ise 'e göre yaklaşık doğrusaldır. Dolayısıyla amaç fonksiyonu 'nin yaklaşık olarak içbükey bir fonksiyonudur. Önerilen çözüm yordamı değerinden başlar ve amaç fonksiyonu değeri artana kadar devam eder. Artışın başladığı değerinin bir eksiği eniyi olarak ilan edilir ve buna ilişkin hesaplanmış eniyi sınam zamanları kullanıcıya çözüm olarak sunulur. 4. ALT PROBLEMLER: Dizgenin beklenen yaşam süresi, dizgenin çalışmaya başladığı an ile dizgenin bir veya daha fazla bileşenin arızası sonucu çalışmayı bıraktığı ana kadar geçen süredir. Eğer dizgenin güvenirlik fonksiyonu şeklinde ifade edilebilirse, dizgenin beklenen yaşam süresi (22) de olduğu gibi belirlenebilir.

(22) Daha somut biçimde bir örnek vermek gerekirse, bağdaşık dizgeler için beklenen yaşam süresi, (23) şeklinde ifade edilebilir. Dizgenin çalışır halde olduğu durumların bileşenlerin durumları cinsinden ifade edilebildiği varsayımı ile burada, dizgenin çalışır halde olduğu durumlar kümesini, ve ise sırasıyla durumunda dizgede çalışır durumda olmayan ve olan bileşenler kümelerini, ve son olarak ise 'de bulunan sayıda farklı bileşenin herhangi bir birleşimi ifade etmektedir. tane seri dizili alt dizge için, her alt dizgenin özdeş bileşeninden en az tanesinin çalışması gerektiği durumda dizgenin beklenen yaşam süresi, (24) şeklinde verilebilir. Burada, ve dizin toplamlarını ifade etmektedir. Bağdaşık olmayan dizgeler için örnek vermek gerekirse tane seri dizili alt dizge için, her alt dizgenin özdeş bileşeninden sadece bir tanesinin çalışır halde olduğu durumda dizgenin beklenen yaşam süresi, (25) şeklinde bulunabilir. (23), (24) ve (25)'de verilen fonksiyonların herbirinin uygun değişken dönüşümü ile iki dışbükey fonksiyonun farkı (d.c.) cinsinden yazılabildiği kanıtlanabilmektedir. Bir eniyileme probleminin amaç ve/veya kısıtlarında d.c. fonksiyonlar var ise, bu problem kanonik d.c. probleme dönüştürülebilir (Horst ve Tuy 1996). Bu sayede (12) ve (13) de verilen tip 1 ve tip 2 alt problemlerin çözümünde bir dıştan yaklaşıklama yöntemi kullanılabilir (Horst ve Tuy 1996, Tuy 1998). Temel olarak bir dıştan yaklaşıklama yöntemi, problemin olurlu çözümlerini içeren kümeyi gittikçe küçülen çokyüzlülerle kapsamayı ve bu sayede esas problemin eniyi çözümüne yaklaşana kadar her aşamada daha basit bir problemi çözmeyi içerir. Bu çalışmada böyle bir yöntem geliştirilerek farklı dizge yapıları için eniyi sınam sürelerinin hesaplanması mümkün olmuştur.

5. SONUÇLAR: Dizge tabanlı bileşen sınamı, hem dizge bütününün güvenirliği hakkında belli bir güvenle sonuç elde edilebilmesini sağlarken hem de bileşen bazında sınam yapılarak hızlı ve daha ucuz sonuçlar elde edilmesine olanak sağlar. Bu sebepten dolayı zaman içerisinde farklı araştırmacıların ilgisini çekmiş ve farklı dizge yapıları incelenmiştir. Bu çalışmada ise yazında daha önce irdelenmemiş dizgenin beklenen yaşam süresi dikkate alınmıştır. Ortaya çıkan farklı modellerin tasarlanan bir sütun üretme yordamı sayesinde çözülebildiği gösterilmiştir. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında bir başka güvenilirlik ölçütü olan kullanırlık kavramının da ele alınması, ve bundan sonra dizge tabanlı bileşen sınam probleminin çok ölçütlü biçimde modellenmesi amaçlanmaktadır. KAYNAKÇA Altınel, İ.K., 1994. The design of optimum component test plans in the demonstration of system reliability, European Journal of Operational Research, 78, 318-333. Altınel, İ.K., Özekici, S., 1997. A dynamic model for component testing, Naval Research Logistics, 44, 187-197. Altınel, İ.K., Özekici, S., Feyzioğlu, O., 2001a. Dynamic component testing of a series system with redundant subsystems, IIE Transactions, 33, 1093-1108. Altınel, İ.K., Özekici, S., Feyzioğlu, O., 2001b. Component testing of repairable systems in multistage missions, Journal of the Operational Research Society, 52, 937-944. Feyzioğlu, O., Altınel, İ.K., Özekici, S., 2006. The design of optimum component test plans for system reliability, Computational Statistics & Data Analysis, 50/11, 3099-3112. Feyzioğlu, O., Altınel, İ.K., Özekici, S., 2008. Optimum component test plans for phasedmission systems, European Journal of Operational Research, 185/1, 255-265. Horst, R., Tuy, H., 1996. Global Optimization: deterministic approaches, 3. Baskı, Springer- Verlag, Berlin. Tuy, H., 1998. Convex Analysis and Global Optimization, 1. Baskı, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Netherlands.