針對多狀態老化特性系統(Multi-State Aging Systems)建構一個多目標最佳化的模式，維修模式考量兩個最佳化目標，包括最小化維修資源與最大化該類系統於任務期間的可用度，重點內容為結合通用生成函數(Universal Generating Function)與非齊次馬可夫模式，解決此類大型複雜系統於數學上求解系統動態效能的困難性，並所求解的動態效能，例如：系統的妥善率與維護成本，導入所建構的多目標預防維修最佳化數學模式中，並進由所發展的多目標基因演算法(Multi-Objective Genetic Algorithm)，最佳化所建構的模式，決定個別元件於退化狀態的最適維修活動，報告期間也提出結合通用生成函數與非齊次馬可夫模式的動機與背景，即當系統規模變大，例如：系統元件增加或元件退化狀態數增加，系統狀態數會隨著呈指數成長增加，產生計算精確性不佳且耗時的問題。本研究亦討論多狀態特性元件重要性評估(importance measure of multi-state components )，可增加對複雜系統的了解與系統維修與診斷。