一个计算网络可靠度的递归算法

给出一个计算网络可靠度的有效算法,该算法的特点是结合概率论的有关知识和布尔代数运算：递归地调用一个简单、有效的概率公式来计算网络可靠度。该算法易于在计算机上操作和实现,从而适用于大型网络可靠度的定量计算。最后通过实例验证所给算法的有效性。     

基于网络化简和向量集分解的网络两终端可靠度算法*

可靠度是衡量网络性能最重要的指标之一,不交和算法和因子分解算法是计算网络可靠度最重要的两种方法。不交和算法需要提前枚举网络所有极小路或极小割,因子分解算法虽然不需要枚举极小路或极小割,但每次只能分解一条边的状态。为了克服这两种算法的不足,基于网络化简和向量集分解,提出一个计算网络可靠度的高效、实用算法。该算法具有如下特点：a）算法首先求得网络的不可靠度,进而可得网络的可靠度;b）算法不需要提前枚举网络所有极小路和极小割;c）通过引入网络化简操作和向量集分解方法,算法每次可以分解多条边的状态,从而能更快速、     

计算网络两终端可靠度的新分解算法

网络可靠度是衡量网络性能的一个核心指标,随着网络模型被广泛应用于现实生活,人们对网络可靠度的研究也越来越重视。针对不交和算法和因子分解算法在计算网络可靠度方面存在的不足,给出一个计算网络两终端可靠度的新分解算法。该算法具有如下的优点：不需要提前枚举网络的所有极小路和所有极小割;通过引入网络化简操作和新的分解技术。该算法每次可以分解多条边的状态,从而它能够更快速、更高效地去分解网络的状态向量集,使得网络可靠度的计算更简单,更高效。通过实例以及和其他算法的比较验证了所提出算法的正确性和有效性。     

基于扩展OWA算子的数据信息聚合方法研究

在数据信息聚合的过程中通常会用到有序加权平均聚合算子,然而有序加权平均聚合算子只是考虑了数据信息所处聚合位置的重要度,却很少考虑数据本身的重要度。针对这种缺点和不足,提出了一种扩展的有序加权几何平均聚合算子,证明了该扩展聚合算子的一些基本性质定理;从理论上分析了该扩展聚合算子的科学性和合理性;通过一个算例的对比分析,证实了该扩展的聚合算子在数据信息聚合时更能真实地反映实际情况。