多状态网络可靠度下界的矩阵分解算法

为减少计算多状态网络可靠度精确值的复杂性,提出基于分解计算多状态网络不可靠度精确值的思想,在此基础上提出一个求解多状态网络不可靠度动态上界(对应于可靠度动态下界)的算法.算法先通过分解运算去除某些边引起的d-最小割集之间的相关性,将网络不可靠度转化为多个互斥事件的概率之和,再应用MESP界求取这些事件的概率,计算网络不可靠度上界,对应得到可靠度下界,并计算了得到的可靠度下界与精确值间的绝对误差界.通过定义d-最小割集矩阵,利用矩阵分解实现算法,结构清晰、便于编程计算.相关引理的证明及算例分析表明随着分解的深入,算法能够得到满足精度要求的可靠度下界.     

基于边状态枚举计算多状态网络可靠度动态界

为降低计算多状态网络可靠度的复杂性,综合考虑网络中具有多态性的边处于各中间状态的概率及从某中间状态转换到相邻状态对网络性能的影响,提出了一种基于边状态枚举计算多状态网络可靠度上下界的算法.该算法首先令网络中各边仅取完全工作和完全失效两种状态,将处于中间状态的概率分别叠加到完全工作和完全失效状态的概率上,得到可靠度上下界的初始值;而后按照对可靠度影响递减的顺序迭代枚举边的中间状态,通过集合间的比较,计算可靠度上下界的改变值,同时获得不断减小的可靠度上界和不断增加的可靠度下界,使其最终收敛于可靠度精确值.该算法不需提前求取网络d-最小割(路)集,且枚举较少的网络状态即可得到紧凑的可靠度上下界.相关引理的证明及算例分析验证了该算法的正确性和有效性.     

基于无效状态空间的多状态网络可靠性评估

在应用d-最小割(路)集计算多状态网络可靠度精确值算法中,运用容斥原理求解d-最小割(路)集较为复杂。为此,提出一种不需d-最小割(路)集直接计算多状态网络可靠度精确值的算法。该算法按一定规则分割状态空间,在此基础上生成无效状态空间,通过迭代计算直接获得可靠度精确值,同时通过定义边的容量下界及剩余网络。实例分析结果表明,运用该算法可减少计算量,并能精确求解d-最小割(路)集。     

多状态网络可靠度的d-最小割（路）集转换算法*

为寻求计算多状态网络系统可靠度更为简明的方法,提出了一种d-最小割、路集转换算法。该算法在已知d-最小割（路）集的基础上,基于逻辑代数理论,通过展开和之积表达式获得d-最小路（割）集,再基于两者中数量较少的一个运用容斥原理,得到网络可靠度。同时,分别利用容量未取最大和不为0的边及对应取值组成的集合对表示d-最小割(路),基于集合之间的隶属关系及将集合运算中正常的先取逆再合并的运算顺序变为先合并再取逆的思想,提出相关引理,简化算法。通过复杂度分析,证明算法有效。算例证明了算法的有效性和适用性。     

一类允许节点失效的多信息流随机流量网络的可靠度研究

This paper studies the performance index that the system probability is not less than the given demand for a stochastic-flow network whtere each arcs and nodes have several capacities and multiple types of commodities transmitted through the same network. One solution procedure is proposed to evaluate the multi-commodity reliability and a simple algorithm is presented in terms of MPs. An illustrative example is given and the difference between multiple types of commodities systems and single commodity systems is discussed.     

流网络可靠度的计算算法综述

A flow network is usually used to describe real world systems such as telecommunication system,computer system and so on. Given the demand d ,the system reliability is defined as the maximum flow of the network is not less than d. The researchers in the field have presented many algorithms on the reliability evaluation of flow-networks. In this paper ,classfies of flow-networks and the properties of each algorithm ,mainly those algorithms based on MPs and MCs,are summarized.     

3-状态设备网络系统可靠度计算的简化技术

本文我们给出了3-状态设备网络系统可靠度计算的分解定理,包括了2-终端、K-终端的情况,在此基础上,我们给出了2-终端、K-终端情况下的3-状态保可靠度系列简化,并指出了简化的应用。     

计算具有不可靠结点分布式网络可靠度的一个因子分解算法

1 引言随着计算机技术的迅速发展,计算机已在各个领域得到广泛的应用。越来越多的部门,象通讯、金融、国防、工业控制等领域,对计算机产生了很强的依赖性。这些系统的计算机一旦发生故障,将带来不可估量的损失。分布式网络以其可靠、坚固、快速响应、易于修改和扩充、资源共享等优点,而被广泛应用,其可靠度的计算成为人们关注的重要课题。目前,国内外学者对一般网络可靠度进行了较多的研究,但对于具有不可靠结点的分布式网络的分布程序可靠度(Distribut-ed Program Reliability,DPR)的研究还不多见。所谓分布程序可靠度是指分布计算网络中一个给定的程序可以被成功实现的概率,一个程序被成功实现是指执行该程序所需要的所有数据文件已从网络的各结点处得到。文[6]给出一个可靠     

无线通讯网络可靠度的计算

文章提出了几个保持可靠度不变的将边可靠、结点不可靠的无向网络化简以及转化成有向网络的原则,并将这些原则与已有的不交和或容斥原理方法相结合给出了一个新的计算无线通讯网络（Radio Communication Network,简称RCN）两终端可靠度的有效算法。由于文章所给的化简与转化使RCN中指定两结点之间的路径数大大减少,因此该文算法使其可靠度的计算得到很大简化。     

基于高维状态空间方法构建金融市场网络模型

针对金融市场的核心变量——收益率和波动率,基于高维状态空间模型,利用EM和稀疏算法,分别建立了金融产品之间的收益率网络和波动率网络。前者刻画了金融产品收益之间的相互关系,后者刻画了金融产品风险之间的关系。相对于已有模型,上述模型可有效处理高维时间序列数据。对深圳、上海、香港和纽约市场的股票交易数据分析,找出了相应网络结构特征。以上市场的数据分析结果表明,相对于波动率网络,收益率网络具有更高的度数中心势,把这种现象归因于政策等因素对收益率的影响更为直接和简单,而对波动率的影响则是间接和复杂的。上述研究结果也为构建多变量波动率模型提供参考。     

An efficient and robust design optimisation of multi-state flow network for multiple commodities using generalised reliability evaluation algorithm and edge reduction method

The network of delivering commodities has been an important design problem in our daily lives and many transportation applications. The reliability of delivering commodities from a source node to a sink node in the network is maximised to find the optimal routing. However, the design problem is not simple due to randomly distributed attributes in each path, multiple commodities with variable path capacities and the allowable time constraints for delivery. This paper presents the design optimisation of the multi-state flow network (MSFN) for multiple commodities. We propose an efficient and robust approach to evaluate the system reliability in the MSFN with respect to randomly distributed path attributes and to find the optimal routing subject to the allowable time constraints. The delivery rates of the path segments are evaluated and the minimal-speed arcs are eliminated to reduce the complexity of the MSFN. Accordingly, the correct optimal routing is found and the worst-case reliability is evaluated. The reliability of the optimal routing is at least higher than worst-case measure. Three benchmark examples are utilised to demonstrate the proposed method. The comparisons between the original and the reduced networks show that the proposed method is very efficient.     

基于贝叶斯网络可靠性分析方法的研究与应用

针对传统可靠性分析方法在评估多态复杂系统时的局限性,提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法利用贝叶斯网络的多态变量节点来描述故障模式的多态性,用条件概率表及有向边来表达节点之间的不确定因果关系。通过对先验概率和后验概率的双向推理计算,得到节点与节点之间的相互影响关系,从而找到系统的薄弱环节,为提高系统可靠性提供依据。该方法在电池生产线系统的可靠性分析中得到了验证,有效地提高了电池生产线系统的可靠性。     

基于GO法的瓦斯报警器可靠性分析

针对于瓦斯报警器的多态问题,采用了GO法对其可靠性进行分析。根据瓦斯报警器的工作原理与结构特点建立GO图。并在GO图的基础上对瓦斯报警器系统进行了定性和定量的分析运算,得到了瓦斯报警器的系统状态概率和系统的最小割集,用于分析报警器系统不同故障的产生原因。通过运算分析表明：GO法同样适用于多状态系统的可靠性分析。     

基于进化神经网络对软件可靠性的预测

用神经网络对软件可靠性进行预测比传统的NHPP预测模型预测精度高、拟合度好。但是神经网络的结构是有经验的神经网络专家根据实际经验得来的。而该文提出了用遗传算法去优化神经网络的结构,很好的解决了神经网络的结构问题。用进化的神经网络对软件可靠性的预测提高了预测的精度和准确度。     

基于进化神经网络对软件可靠性的预测

用神经网络对软件可靠性进行预测比传统的NHPP预测模型预测精度高、拟合度好。但是神经网络的结构是有经验的神经网络专家根据实际经验得来的。而该文提出了用遗传算法去优化神经网络的结构,很好的解决了神经网络的结构问题。用进化的神经网络对软件可靠性的预测提高了预测的精度和准确度。     

一类可修非周期Fork-Join排队网络分析

研究一类排队空间有限且服务台可修的非周期Fork-Join排队网络,给出求解稳态概率的直接法和等效法,并计算一些排队指标和可修指标(如稳态队长、服务台的可用度和服务台的失效概率),最后通过仿真验证其正确性.     

计算无线通信网络2-终点可靠性的快速算法

提出计算无线通信网络从源点到汇点(ST)可靠性的一个新拓扑公式．该公式中各项和网络的一类特殊子网络一一对应，与相应的Satyanarayanna公式比较，该公式包含更少的项和更少的算术运算．提出一个计算从网络源点到汇点(ST)可靠性算法．这个算法本质上是通过系统地枚举网络的一类特殊子网络而计算其ST可靠性或生成可靠性表达式．由于所需枚举的子网络数量小于相应的Satyanarayanna算法需枚举的子网络数量，因此新算法性能优于Satyanarayanna算法．最后通过一个具体例子说明了这个结论．