怎么樣才能進(jìn)行多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性的評估有哪些方法
資料介紹
現(xiàn)實生活中的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)都是在特定的條件下來執(zhí)行既定的任務(wù)。由于受自身或外界不確定性因素的影響,系統(tǒng)及其組成單元在運(yùn)行過程中一般會表現(xiàn)出多種不同的性能水平,這樣的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)稱之為多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。相對于二態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型(系統(tǒng)及其組成單元只有兩種不同的性能水平),多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型能夠更準(zhǔn)確地描述和刻畫網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的復(fù)雜行為,在系統(tǒng)性能評估研究領(lǐng)域得到了越來越多的重視和應(yīng)用。可靠性是現(xiàn)代技術(shù)系統(tǒng)安全運(yùn)行的基本屬性。在隨機(jī)性因素相互交織的環(huán)境中,人們越來越重視系統(tǒng)提供服務(wù)的可靠性,因此,可靠性已經(jīng)成為系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計、運(yùn)行與管理的主要考量指標(biāo)。作為評估復(fù)雜系統(tǒng)性能的基本工具,可靠性分析的主要目的之一在于對系統(tǒng)失效的可能性進(jìn)行量化,它為人們提供了一種更有效的方式來理解系統(tǒng)在失效狀態(tài)下的相關(guān)特性。本文根據(jù)可靠性理論及網(wǎng)絡(luò)流理論,重點(diǎn)研究了多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性評估的多態(tài)極小路方法/多態(tài)極小割方法,費(fèi)用約束下的多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性評估方法,以及可修復(fù)多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性評估方法。更具體地講,本論文的研究工作主要有以下幾個方面:(1)多態(tài)極小路方法是多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性評估的一種重要方法,該方法的核心是求解多態(tài)極小路問題。針對現(xiàn)有多態(tài)極小路數(shù)學(xué)模型的不足,根據(jù)多態(tài)極小路的特性定義了容量下界的概念,并利用容量下界構(gòu)建了多態(tài)極小路的改進(jìn)數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上,提出了一種求解多態(tài)極小路的高效算法,并把該算法推廣到求解無向網(wǎng)絡(luò)的多態(tài)極小路。理論分析與數(shù)值試驗都表明,提出的算法在求解多態(tài)極小路方面具有明顯的效率優(yōu)勢。(2)多態(tài)極小割方法也是多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性評估的一種重要方法,而求解多態(tài)極小路問題是該方法的核心。鑒于最小容量界在多態(tài)極小割問題中的重要作用,提出一種新的方法來尋找邊的最小容量界;根據(jù)最小容量界,構(gòu)建了多態(tài)極小割的改進(jìn)數(shù)學(xué)模型。在多態(tài)極小割問題中,重復(fù)多態(tài)極小割的判定與識別是最艱巨也是最富有具挑戰(zhàn)性的難題。從多態(tài)極小割的基本模型出發(fā),深入研究了不同極小割產(chǎn)生重復(fù)多態(tài)極小割的深層次原因,并提出兩個重要的判定準(zhǔn)則來識別重復(fù)多態(tài)極小割。根據(jù)得到的理論結(jié)果,提出了一種新的、更高效的多態(tài)極小割求解算法,該算法的時間復(fù)雜度小于等于現(xiàn)有算法的時間復(fù)雜度,而數(shù)值試驗的結(jié)果也表明,提出的算法在求解多態(tài)極小割方面具有顯著的效率優(yōu)勢。(3)在實際應(yīng)用中,除了可靠性指標(biāo)之外,系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用也是衡量網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)之一。在資源約束條件下,費(fèi)用問題關(guān)系網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行的成本效率,是管理者在決策過程中必須要考慮的一個重要因素。把可靠性指標(biāo)和費(fèi)用指標(biāo)結(jié)合起來考慮多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的綜合性能指標(biāo)—費(fèi)用約束下的可靠性,該性能指標(biāo)可以利用費(fèi)用約束下的多態(tài)極小路來計算。為了提高費(fèi)用約束下的多態(tài)極小路的搜索效率,提出兩種有效的策略來縮減整個搜索空間。首先,利用容量下界的概念建立了費(fèi)用約束下的多態(tài)極小路改進(jìn)數(shù)學(xué)模型;其次,采用一種狀態(tài)向量集分解方法把整個搜索空間分解成多個互不相交的子空間,丟棄那些不合格的子空間,而僅在剩下的子空間中尋找費(fèi)用約束下的多態(tài)極小路。理論分析與數(shù)值試驗都表明,提出的算法在求解費(fèi)用約束下的多態(tài)極小路時更加實用、高效。(4)多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本質(zhì)上是一個退化系統(tǒng),當(dāng)系統(tǒng)的性能發(fā)生退化而導(dǎo)致其服務(wù)水平不能夠滿足要求時,有必要對系統(tǒng)開展修復(fù)工作。針對可修復(fù)多態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),提出了一個新的可靠性指標(biāo)來衡量系統(tǒng)的性能。該可靠性指標(biāo)不僅考慮網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)提供的可接受服務(wù)水平(即容量水平),而且考慮把網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)從退化狀態(tài)恢復(fù)到初始狀態(tài)(最大狀態(tài))時的修復(fù)費(fèi)用約束問題。提出了一種高效分解算法來計算該可靠性指標(biāo)。該分解算法首先把滿足容量水平的狀態(tài)向量從整個狀態(tài)向量空間中分離出來,然后再驗證它們是否滿足修復(fù)費(fèi)用約束。由于只需對部分狀態(tài)向量而不是全部狀態(tài)向量進(jìn)行枚舉驗證,該算法的計算效率明顯勝過傳統(tǒng)方法的計算效率。

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