基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法，将一种并行机制引入到状态空间分解法SSD中，分解过程并行执行，并提供四种启发式方法R1、R2、R3和R4，为选择满足要求的d‑MP提供了优化方案，简便分解过程，以提高多状态网络可靠性评估的效率。本发明专利技术提出的启发式方法R4和给定最小割集向量d‑MC的状态空间分解法SSD在无法获得d‑MP或d‑MP数量较多时依然可以精确地进行多状态网络可靠性的评估。

【技术实现步骤摘要】
基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法
本专利技术涉及多状态网络可靠性评估领域，具体是一种基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法。
技术介绍
在二状态网络如远程通信网络中，假定组件和系统都有两种可能的状态：完全失效或正常工作，如果每对终端之间至少有一个正常连接，那么网络就可以正常运行；然而，在许多现实世界的网络系统中，系统及其组件可能在许多不同的容量水平上运行，而不仅仅是状态失效和正常，例如电力输配网络、油气生产和运输网络、供应链网络等，在这些网络中，可靠性是重要的性能指标之一，其定义为从源节点到汇聚节点成功发送所需流量的概率，理论上来说，这种网络可靠性评估是一种NP难问题。目前现有技术中，间接法和直接法是两种用于多状态网络可靠性评估的重要方法，两种方法的主要区别在于间接法需要基于最小路集向量(d-MP)或最小割集向量(d-MC)来计算。其中间接法的主要思路如下：现有的状态空间分解算法(简称SSD)是一个迭代过程，在每一次迭代中，当前最小路集向量d-MP的集合被分解为满足要求的d-MP和不满足要求的d-MP；然后，通过一种启发式规则选取一个满足要求的d-MP(zl)，将状态空间分解为满足要求的状态集合、不满足要求的状态集合和不相交的不确定状态集合三部分；迭代分解每个不确定状态集，直到没有不确定状态集；最终，可靠性即为所有不相交的满足要求的状态集合的概率之和。现有状态空间分解法(SSD)的分解过程是单进程的顺序迭代过程，在每个迭代中只进行一次分解；例如，由不确定状态集C产生了两个不确定状态集C1和C2，那么C1需要等到C2完全分解后才能开始分解。而实际上，每个不确定状态集的分解过程不会相互影响，他们是独立的分解过程。此外，具有相同最小值H的不同d-MP可能会导致不同的不确定状态集，有的不确定状态集取值范围较大，有的较小，而其取值范围越大，在分解过程中产生的不确定状态子集就会越多，会造成额外的迭代，造成运行效率不高，因此，有必要设计一种效率更高的基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法，将一种并行机制引入到状态空间分解法(SSD)中，分解过程并行执行，并提供四种启发式方法用于选择满足要求的d-MP，以提高多状态网络可靠性评估的效率。为了解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法，包括以下步骤：步骤101，设置参数：可靠性初值R＝0，当前不确定状态集的索引y＝1，初始上极限状态点b0＝M，其中M是最大状态向量，下极限状态点b＝0，B0和B分别为存储每个不确定状态集的极限状态点的两个矩阵；步骤102，给定当前的d-MP，计算：选择一个d-MP，即zl，使方程zl≤b0最小化，在这个启发式选择的过程中，若有多个zl使该方程具有相同的最小化值，任意选择一个zl，步骤103，设则可靠性即为：步骤104，若存在i满足则令aq＝i,q＝1,2,...,s，i∈{1,2,...,n}，若不存在满足的i，设s＝0；如果s≥1，对q＝1,2,...,s，i＝1,2,...,n计算：步骤105，设y＝y-1+s，如果y＝0，终止程序并输出R；如果y＞0继续执行以下程序：如果s≤1，令b0＝B0(1)，b0＝B(1)，删除不满足要求的d-MP，即转到步骤102，如果s＞1，创建s个子线程：线程-SSD-1，线程-SSD-2，...，线程-SSD-s，根据线程索引j＝1,2,...,s，将当前满足要求的d-MP，B0(j)和B(j)分别输入到每个子线程中；步骤106，审查完所有子线程后，最终的可靠性计算如下：进一步的，所述创建s个子线程包括以下子步骤：步骤201，设置参数：可靠性初值TR[j]＝0，当前不确定状态集的索引k＝1，当前一组满足要求的d-MP的索引，w＝L，其中L是当前d-MP的总数，初始极限状态点bb0＝B0(j)和bb＝B(j)，BB0和BB分别为存储每个不确定状态集的极限状态点的两个矩阵，向量w用于保存每组不确定状态集的满足要求的d-MP数量；步骤202，在堆栈Q的顶部输入满足要求的d-MP，zl≤bb0，将w更新为d-MP的数量；步骤203，根据满足要求的d-MP，计算：选择一个d-MP，即zl，使方程zl≤bb0最小化，在这个启发式选择的过程中，若有多个zl使该方程具有相同的最小化值，任意选择一个zl，步骤204，设则子线程可靠性为：步骤205，若存在i满足则令aqq＝i,qq＝1,2,...,s'，i∈{1,2,...,n}，若不存在满足的i，设s'＝0；如果s'≥1，对qq＝1,2,...,s'，i＝1,2,...,n，计算：w(qq+k-1)＝w步骤206，设k＝k-1+s′，如果k＝0，终止程序并输出TR[j]，如果k＞0则令bb0＝BB0(k)，bb＝BB(k)，w＝w(k)，转到步骤202重新运行。进一步的，所述子线程算法的时间复杂度为：O(πj·[ρ+μ+2n2+4n+6])式中，n表示系统中组件的总数，μ表示子线程中满足要求的d-MP的平均数量，ρ表示子线程中来自每个不确定状态集源节点的d-MP的平均数量，πj,j＝1,2,...,s表示每个子线程中的迭代总数；假设s表示子线程的数量，t表示CPU提供的可同时工作的线程数且t≥2；分三种情况如下：当s＝0，即没有创建子线程时，所述子线程算法的时间复杂度为：O(λ·[ρ′+μ′+2n2+4n+6])式中，λ表示总迭代次数；当1＜s≤t时，所述子线程算法的时间复杂度为：式中，λ′表示在主线程中分解多组不确定状态集之前的迭代次数，ρ′表示主线程中的相应值，μ′表示主线程中的相应值；当s＞t时，所述子线程算法的时间复杂度为：进一步的，并行分解过程不会减少或增加迭代的总次数，故有：当1＜s＜t时，当s＞t时，进一步的，还包括算法中d-MP启发式选择方法R1：选择一个d-MP，即zl，使方程zl≤b0最小化，在此过程中，若有使其相等的zl，计算每个zl的方差，即其中为zl的均值，选择方差最小的zl，如果还有相等的情况出现，任意选择一个。进一步的，还包括算法中d-MP启发式选择方法R2：选择一个d-MP，即zl，使方程zl≤b0最小化，在此过程中，若有使其相等的zl，根据方程计算向量el的标准差，选择使el的标准差最小的zl，如果还有相等的情况出现，任意选择一个。进一步的，还包括算法中d-MP启发式选择方法R3：选择一个d-MP，即zl，使方程zl≤b0最小化，在此过程中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤101，设置参数：可靠性初值R＝0，当前不确定状态集的索引y＝1，初始上极限状态点b

【技术特征摘要】
1.一种基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤101，设置参数：可靠性初值R＝0，当前不确定状态集的索引y＝1，初始上极限状态点b0＝M，其中M是最大状态向量，下极限状态点b＝0，B0和B分别为存储每个不确定状态集的极限状态点的两个矩阵；
步骤102，给定当前的d-MP，计算：






选择一个d-MP，即zl，使方程最小化，在这个启发式选择的过程中，若有多个zl使该方程具有相同的最小化值，任意选择一个zl，



步骤103，设则可靠性即为：



步骤104，若存在i满足则令aq＝i,q＝1,2,...,s，i∈{1,2,...,n}，若不存在满足的i，设s＝0；如果s≥1，对q＝1,2,...,s，i＝1,2,...,n，计算：






步骤105，设y＝y-1+s，如果y＝0，终止程序并输出R；如果y＞0继续执行以下程序：如果s≤1，令b0＝B0(1)，b0＝B(1)，删除不满足要求的d-MP，即转到步骤102，如果s＞1，创建s个子线程：线程-SSD-1，线程-SSD-2，...，线程-SSD-s，根据线程索引j＝1,2,...,s，将当前满足要求的d-MP，B0(j)和B(j)分别输入到每个子线程中；
步骤106，审查完所有子线程后，最终的可靠性计算如下：





2.根据权利要求1所述的基于状态空间分解的双端多状态网络可靠性评估方法，其特征在于，所述创建s个子线程包括以下子步骤：
步骤201，设置参数：可靠性初值TR[j]＝0，当前不确定状态集的索引k＝1，当前一组满足要求的d-MP的索引，w＝L，其中L是当前d-MP的总数，初始极限状态点bb0＝B0(j)和bb＝B(j)，BB0和BB分别为存储每个不确定状态集的极限状态点的两个矩阵，向量w用于保存每组不确定状态集的满足要求的d-MP数量；
步骤202，在堆栈Q的顶部输入满足要求的d-MP，zl≤bb0，将w更新为d-MP的数量；
步骤203，根据满足要求的d-MP，计算：






选择一个d-MP，即zl，使方程最小化，在这个启发式选择的过程中，若有多个zl使该方程具有相同的最小化值，任意选择一个zl，



步骤204，设则子线程可靠性为：



步骤205，若存在i满足则令aqq＝i,qq＝1,2,...,s'，i∈{1,2,...,n}，若不存在满足的i，设s'＝0；如果s'≥1，对qq＝1,2,...,s'，i＝1,2,...,n，计算：






w(qq+k-1)＝w
步骤206，设k＝k-1+s′，如果k＝0，终止程序并输出TR[j]，如果k＞0则令bb0＝BB0(k)，bb＝BB(k)，w＝w(k)，转到步骤20...

【专利技术属性】
技术研发人员：白光晗，刘涛，方依宁，陶俊勇，张云安，王沙沙，汪亚顺，蒋瑜，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43