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        復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠度的Bayes估計(jì)

        2010-12-09 00:53:58康達(dá)
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)先驗(yàn)溫州

        康達(dá)

        (溫州大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,浙江 溫州 325035)

        復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠度的Bayes估計(jì)

        康達(dá)

        (溫州大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,浙江 溫州 325035)

        給出了復(fù)合路的概念,并利用Bayes方法,對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可靠度進(jìn)行Bayes估計(jì),最后對(duì)實(shí)例進(jìn)行分析,給出了模擬結(jié)果,說明本方法是可行的.

        網(wǎng)絡(luò)可靠性;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);復(fù)合路;Bayes估計(jì)

        復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是生活中常見的系統(tǒng),例如,電子產(chǎn)品各部件聯(lián)成的網(wǎng)絡(luò),城市道路交通網(wǎng)絡(luò),城市的供電網(wǎng)絡(luò),都是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它的主要特點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)的路多,并且大多數(shù)路都不是獨(dú)立的.因此,對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性評(píng)估一直是比較困難的問題,原因在于路之間的關(guān)系不明確,很多路存在相依性,設(shè)計(jì)試驗(yàn)復(fù)雜,費(fèi)用高,要做到精確的評(píng)估是較難的.一般的網(wǎng)絡(luò)可靠性求法是通過鄰接矩陣求出它的最小路或最小割,從而求出該網(wǎng)絡(luò)的可靠度,這里的每條路都假設(shè)是獨(dú)立的.我們提出的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)每條路互相不獨(dú)立,但在生活中大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)可以做到局部獨(dú)立,例如交通網(wǎng)絡(luò),一條道路交通擁堵,會(huì)導(dǎo)致相鄰的道路也出現(xiàn)擁堵的情況,但遠(yuǎn)處的道路,卻影響不大.基于這個(gè)思想,可以將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分成若干塊,每一塊都是由一些相依性比較強(qiáng)的路組成,再把分成塊的路看成一條復(fù)合路,對(duì)這條復(fù)合路進(jìn)行檢測(cè),估計(jì)它的失效概率,從而求出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的可靠性,以下給出了復(fù)合路求法的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和失效概率的Bayes估計(jì).

        1 復(fù)合路失效概率的Bayes估計(jì)

        基于上述思想一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就變成了由m條復(fù)合路組成的一般網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),之后對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn),試驗(yàn)方法如下:對(duì)每一條復(fù)合路進(jìn)行n次檢測(cè),這樣n次的試驗(yàn)結(jié)果可測(cè)得第i條復(fù)合路的失效次數(shù)為mi,(i=1,2,…,m),那么,第i條復(fù)合路發(fā)生mi次失效概率為

        由于每個(gè)復(fù)合路的組成不同,因此,每個(gè)Pi都具有一定的先驗(yàn)信息π(Pi),針對(duì)不同的組成結(jié)構(gòu),先驗(yàn)信息的選取可由專家來定,如果我們對(duì)這個(gè)結(jié)構(gòu)一無所知的話,可以?。╝,b)上的均勻分布,作為Pi的先驗(yàn)分布,其中(0≤a<b≤1),a和b是Pi比較保守的下上界.通過Bayes公式,我們可知,Pi的后驗(yàn)分布為(2)式

        下面根據(jù)三種不同的損失分析復(fù)合路Pi的Bayes估計(jì).

        1.1 平方損失函數(shù)(SE)下復(fù)合路的Bayes估計(jì)

        在平方損失函數(shù)(SE)L(λ,δ(x))=(δ(x)-λ)2[2],它是一種對(duì)稱的損失函數(shù),它的參數(shù)的估計(jì)就是其后驗(yàn)期望,由此可直接對(duì)復(fù)合路Pi求Bayes估計(jì).

        1.2 LINEX損失函數(shù)(BL)下復(fù)合路的Bayes估計(jì)

        1.3 熵(GE)損失函數(shù)下復(fù)合路的Bayes估計(jì)

        熵(GE)損失函數(shù)也是一種非對(duì)稱的損失函數(shù),熵(GE)損失函數(shù)為L(zhǎng)(λ,δ(x))∝(δ(x)-λ)q-qln(δ(x)/λ)-1下λ的Bayes估計(jì)λBG為λBG=[Eλ(λ-q)]-1/q[2].

        2 實(shí)例分析

        如一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),根據(jù)復(fù)合路概念,可化成如下網(wǎng)絡(luò)1,a、b、c、d、e、f、g分別是復(fù)合路,1、2、3、4、5分別是5個(gè)結(jié)點(diǎn).由參考文獻(xiàn)[1]來求網(wǎng)絡(luò)1的可靠度.

        2.1 鄰接矩陣求最小路

        2.2 網(wǎng)絡(luò)可靠度的求法

        2.3 模似結(jié)果

        模似步驟:

        (1)利用Maple軟件[3]隨機(jī)產(chǎn)生m條復(fù)合路的n次試驗(yàn)后的失效次數(shù),分別是m1,…,mm.

        (2)根據(jù)(4)、(5)、(6)式求出三種不同損失情況下的 pi的Bayes估計(jì)值1-PiBS,1-PiBL,1-PiBG代入估計(jì)的中 pi,i=a,b,c,d,e,f,g.

        表1 網(wǎng)絡(luò)1的模似結(jié)果Tab.1 Simulation result of network 1

        [1]曹晉華,程侃.可靠性數(shù)學(xué)引論[M].北京:高等教育出版社,2006.

        [2]李凌,師義民,李明海,等.逐步增加的II型截尾下冷貯備串聯(lián)系統(tǒng)可靠性指標(biāo)的Bayes估計(jì)[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2007.24(5):895-901.

        [3]王瑋明.計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)與符號(hào)計(jì)算[M].蘭州:甘肅科學(xué)技術(shù)出版社,2006.

        Bayes Estimation of the Reliability of Complex Networks

        KANG Da
        (Mathematics and Science Academy,Wenzhou University,Wenzhou325035,China)

        In this paper,the conception of complex road was given,the reliability of complex networks was estimated by Bayes method.Finally,the examples were analyzed,and the simulation results were given to prove this method is fea?sible.

        Network Reliability;Complex Networks;Complex Road;Bayes Estimation

        O 213

        A

        1674-4942(2010)04-0375-04

        2010-03-21

        2009年浙江省大學(xué)生科技創(chuàng)新活動(dòng)計(jì)劃(新苗人才計(jì)劃)

        畢和平

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