子系统对复杂网络系统可靠度的影响研究
复杂网络可靠性研究

无标度网络的双重性
生机勃勃:无标度网络在随机打击下,生机勃勃,抗毁能力很强 脆 弱:在智能打击下,无标度网络显得异常脆弱
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无标度网络的双重性
巴拉巴斯等人把无标度网络置于两种类型的打击之下(随机打击、智能 打击)。在前一种打击中,他们随机地攻击了个别的节点,在后一种中, 则仅仅拿掉了这些活动中心──网络中四通八达的节点。
研究任务
测度指标
研究拓扑结构的可靠性及网络组织的要求 和改进措施
研究通信设备终端到终端的可靠性及整个 网络系统设备的可靠性
分析网络路由算法的效率、流量控制、路 由管理
研究网络环境和网络异常故障的规律对网 络可靠性的影响
分析网络业务能力及服务质量,对网络的 性能可靠性进行综合评价
研究网络维护和管理体系及提高维护管理 水平的措施
没有得到最终研究结果,度分布存在幂律分布、均匀分 布、以及指数分布等多种形式。 在这样的网络上,如果发生个别物种的衰落或死亡会对 整体生态系统产生什么影响呢?
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复杂网络抗毁性举例之四
野战地域通信网是由25-30个干线节点组成的拓扑结构为栅格状的 大型无线通信系统,为陆军作战部队之间的信息传递提供迅速、 安全和可靠的通信。
复杂网络可靠性研究
1
我们被网络包围着,几乎所有的复杂系统都可以抽象成网 络模型,这些网络往往具有大量的节点,节点之间有着复杂的 连接关系。
复杂网络的鲁棒性与脆弱性研究

复杂网络的鲁棒性与脆弱性研究在当今高度互联的世界中,复杂网络无处不在,从互联网、交通网络到社交网络和生物网络等。
理解这些复杂网络的性质对于我们应对各种挑战和优化系统性能至关重要。
其中,网络的鲁棒性和脆弱性是两个关键的方面。
鲁棒性指的是网络在面临内部故障或外部干扰时,保持其基本功能和性能的能力。
一个具有高鲁棒性的网络能够承受一定程度的节点或链路失效,而不至于导致整个网络的崩溃或性能急剧下降。
例如,互联网在部分服务器故障或网络拥堵的情况下,仍然能够维持大部分用户的正常访问和数据传输,这就体现了它的鲁棒性。
相反,脆弱性则描述了网络在面对特定攻击或干扰时,容易出现大面积失效或性能严重受损的特性。
有时候,一个看似微不足道的局部故障可能会引发连锁反应,导致整个网络的瘫痪。
比如,在交通网络中,一个关键路口的堵塞可能迅速蔓延,造成大面积的交通拥堵。
复杂网络的鲁棒性和脆弱性受到多种因素的影响。
网络的拓扑结构是其中一个重要因素。
不同的拓扑结构会导致网络具有不同的鲁棒性和脆弱性特征。
例如,随机网络和无标度网络在面对节点失效时的表现就大不相同。
在随机网络中,节点之间的连接是随机分布的。
这种网络在面对随机的节点失效时,表现相对较为稳定,因为每个节点的重要性相对较为平均。
然而,当面对有针对性的攻击,即针对关键节点的攻击时,随机网络也可能迅速崩溃。
无标度网络则具有少数高度连接的节点(称为“枢纽节点”)和大量低度连接的节点。
这种网络对于随机的节点失效具有较强的鲁棒性,因为低度连接的节点失效对整个网络的影响较小。
但是,当枢纽节点受到攻击时,无标度网络可能会变得非常脆弱,因为这些枢纽节点在网络的信息传输和连接中起着至关重要的作用。
除了拓扑结构,网络中的节点和链路的属性也会影响其鲁棒性和脆弱性。
节点的处理能力、链路的带宽和可靠性等因素都可能决定网络在面临压力时的表现。
另外,网络中的信息流和负载分布也对其稳定性产生重要影响。
如果网络中的负载分布不均衡,某些节点或链路可能会承受过大的压力,从而更容易出现故障,进而影响整个网络的性能。
子网络的连接模式对关联网络可靠性影响研究

不相邻 的节点对 的 Megr n e 数与点连通度 ( 为 C 相等 , M : 记 ) 即
n t oks se c mpiigo u u -ew r sh sb e n lsd Reut s o h tte n t r a ih rrl blywh n tec n e t n e r ytm o r n ff rs bn tok a e n a ay e . sl h w ta h ewokh s hg e ei it e h o n ci w s o s a i o
b t e n s b n t o k sd s s o tt e w i o ih d s s r t e ma n t r e u e t e n t o k rla i t . e w e u - e r s i i s r i h l to hl ia o t i y i u rd c h ew r eib l y w a av e g s av n i
域网 、 广域 网 、 城域 网等各 种网络组成的一个大 网络。物联 网是
u , E tE 。在 集合 E E= 2 。 中, 每条 边 的顶点 属于 同一个 子 网络 , = 2 E E uE u… uE ; 在集 合 中 , 条边 的顶 点 属于 每
由 自组织 网、 线传感 网、 网等不同 网络构成 的复杂网络系 无 互联 统 。它们都具有 “ 网络 中包含 网络” 的体 系结构 , 由多个子 网络 相互 连接而成 , 我们称为关 联 网络 。关 联 网络 的每 个子 网络 J
—
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构 中, 网络之间的连接方式对 网络可靠性水平起着重要作用 。 子
目前 的研究工作 主要是在 单个 网络结 构下 , 以连 通为 功能 标准 , 研究 网络系统 的可靠性 , 中 , 径存在 和数量是评 估 网 其 路 络连通的关键参 数 J 。因此 , 文根 据不 同子 网络之 间连 接 本 的度 相关性 , 立了关联 网络 中子 网络 之间的连接模型 , 建 以节点 之间非交叉路径 的最 大条数 为可靠 性测度 , 关联 网络 的可靠 对
复杂网络与网络安全研究

复杂网络与网络安全研究一、引言随着互联网技术的不断发展,我们的生活已经变得与网络关联更多。
网络安全已经成为一个越来越重要的领域。
而复杂网络则是网络领域里一个热门的话题。
本文将介绍复杂网络的基本概念和特性,以及与网络安全相关的研究成果。
同时,对复杂网络带来的挑战和机遇进行探讨。
二、复杂网络的定义和特性1. 定义复杂网络是一个包含多个节点和边的网络系统。
这个网络系统不仅存在规则的、规则的和随机的部分,而且节点之间还存在着复杂的联系和交互。
复杂网络因此被称为“小世界”网络。
2. 特性(1)小世界和无标度性小世界指的是网络中节点之间的距离很短,可以很快地到达任何一个节点。
而无标度性则是指网络中只有少数节点有大量的连接数,其他节点只有少数的连接数。
(2)聚类系数和度分布聚类系数描述了节点之间的联系密度和连接度的关系。
而度分布则是描述网络中节点的连接数分布情况。
(3)同步现象同步现象指的是网络中的节点往往会形成一些类似于震荡的规律运动。
这种同步现象在复杂网络中尤其显著。
三、复杂网络和网络安全的关系1. 数据隐私复杂网络在数据隐私保护方面扮演着重要的角色。
复杂网络可以通过区分节点等级和实现节点数据发散来维护数据的隐私性。
这种方式已经被广泛应用于互联网银行、医疗保健等领域。
2. 信息传输复杂网络在信息传输方面有很多研究成果。
通过构建复杂网络模型,可以研究网络中的信息传输速率和拓扑结构对信息传输的影响。
这些成果对于优化网络传输和提高网络安全具有重要价值。
3. 网络攻击复杂网络和网络安全之间最常见的联系则是网络攻击。
网络攻击具有随机性、复杂性和高度危险性。
攻击者可能利用复杂网络的小世界特征和无标度性,通过部分节点的攻击拦截整个网络。
为了应对这种攻击,网络安全研究者则需要研究网络的鲁棒性和可靠性。
四、复杂网络和网络安全研究的未来1. 深度学习技术随着机器学习和深度学习技术的广泛应用,复杂网络和网络安全研究也带来了更多的机遇和挑战。
复杂网络系统的控制研究共3篇

复杂网络系统的控制研究共3篇复杂网络系统的控制研究1复杂网络系统的控制研究复杂网络系统是由大量元素相互连接而成的系统。
这些元素可以是人、物、技术、信息等。
网络系统在现代社会中发挥着重要的作用,例如社交网络、电力网络、交通网络、金融网络等。
在复杂网络系统中,元素之间的关系和交互非常复杂,因此需要进行控制研究,以使其在特定条件下保持稳定、高效的运行状态。
网络控制的基本方法是通过调整网络中的节点状态、复杂连接模式或元素之间的相互作用来实现。
目前,主要的控制方法包括基于节点、链路、信息流控制等。
其中,基于节点控制是最常用的方法。
该方法通过调整节点状态来实现网络控制,包括随机节点故障、有针对性的攻击等。
随机节点故障是指随机移除网络中的节点,导致网络失去部分节点,影响节点之间的信息交流和传递。
有针对性的攻击是指有目的地攻击网络中的关键节点,使得网络失去部分核心节点,瘫痪网络运行。
链路控制是指通过调整链路来实现网络控制。
链路控制主要包括增强网络鲁棒性、瘫痪网络等。
增强鲁棒性是指增加链路建设,减少链路断开,从而保证网络可靠性。
瘫痪网络是指通过破坏网络链接来达到破坏网络目的。
信息流控制是指调整网络中的信息流,从而实现网络控制。
信息流控制主要包括调整信息流向、提高信息熵等。
信息流向是指控制信息在网络中的传递方向和路径,从而实现网络的控制。
提高信息熵是指通过提高网络中信息的多样性和分布性,使得网络在承载负载的同时,保持高度的鲁棒性和稳定性。
通过对网络系统的控制研究,我们可以有效地解决网络中出现的故障、瓶颈等问题,保证网络的高效、稳定和安全的运行。
复杂网络系统作为社会的重要组成部分,在未来的发展中将得到越来越广泛的应用,在此过程中,网络控制的研究将起到至关重要的作用网络控制是保证复杂网络高效、稳定和安全运行的重要手段。
在网络控制方面,基于节点控制、链路控制和信息流控制是最常用的方法。
网络控制的研究对于解决网络中出现的故障和瓶颈是非常重要的,而复杂网络系统的发展也越来越依赖于网络控制的技术手段。
控制网络中复杂系统的同步与稳定性分析

控制网络中复杂系统的同步与稳定性分析随着互联网的迅猛发展,网络中的复杂系统的同步与稳定性成为了一个重要的研究课题。
网络中的复杂系统包括物理系统、生物系统、社交网络等,它们的同步与稳定性对于保证系统的可靠性和稳定性至关重要。
本文将探讨控制网络中复杂系统的同步与稳定性的分析方法和研究进展。
首先,我们需要了解什么是复杂系统的同步与稳定性。
同步是指网络中的系统在时间上或空间上的状态呈现一致性和相互协调的特性。
稳定性则表示系统在受到外界扰动后,能够保持平衡和正常运行的能力。
针对网络中复杂系统的同步与稳定性,研究者们提出了多种分析方法和理论模型。
其中一个重要的分析方法是基于图论的方法。
通过将网络中的复杂系统抽象成图模型,利用图的拓扑结构和连接强度来分析系统的同步和稳定性。
例如,通过定义网络的节点和边以及它们之间的权重,可以进一步研究网络中的同步现象。
另一个重要的分析方法是基于控制理论的方法。
通过引入控制机制,对网络中的复杂系统进行控制和调节,以实现系统的同步和稳定性。
例如,通过设计合适的控制策略,可以在网络中实现系统的集中同步和分布式同步。
同时,控制机制还可以提供系统的稳定性分析,以确保系统在面对不确定性和噪声干扰时依然稳定运行。
除了以上的分析方法,网络中复杂系统的同步与稳定性还可以通过数学建模和仿真实验进行分析。
通过建立系统的数学模型,利用数学方法进行求解和分析,可以更准确地预测系统的同步和稳定性。
同时,通过仿真实验可以模拟复杂网络中不同情况下的同步和稳定性变化,从而评估不同因素对系统的影响。
近年来,研究者们在控制网络中复杂系统的同步与稳定性方面取得了一系列的研究进展。
例如,在图论方面,研究者发现了一些网络结构对于系统的同步和稳定性具有重要影响,如小世界网络和无标度网络。
同时,研究者还提出了一些具有启发性的控制策略,如最优控制和自适应控制,以实现网络系统的同步和稳定性。
此外,研究者们还注意到网络中的非线性和时滞对于系统的同步和稳定性具有重要影响。
复杂网络系统研究与应用

复杂网络系统研究与应用随着互联网技术的不断发展,人类社会正在向着一个高度复杂、高度互联的网络时代发展。
在这个新的时代中,复杂网络系统成为了一个备受关注的话题。
复杂网络系统不仅是一个学术研究领域,而且在许多行业领域中有着重要的应用价值。
本文将介绍复杂网络系统的研究和应用,并且探讨其未来发展趋势。
一、复杂网络系统的定义与特征复杂网络系统是指由许多个体互相连接而成的网络结构。
它具有许多特征,如规模大、结构复杂、动态性强、随机性高等。
复杂网络系统的研究需要运用到数学、物理、计算机科学等多个学科领域的知识和方法,主要包括网络结构分析、信息传播模型、动力学模型、统计机器学习等。
二、复杂网络系统的研究进展复杂网络系统的研究始于上世纪70年代,随着互联网的诞生和数据技术的不断完善,相关研究工作也得到了迅速发展。
当前,复杂网络系统的研究主要集中于以下几个方面:A. 网络结构分析:该研究方向主要是分析网络中的节点数量、连接密度、节点度分布、连通性等结构特征,探究不同类型的网络结构所具有的规律性和随机性。
B. 信息传播模型:该研究方向主要是分析信息在网络中传播的规律性,以及在不同网络结构下信息传播的速度、范围和效果等问题。
C. 动力学模型:该研究方向主要是研究网络中各个节点之间的动态变化规律及其影响因素,以及网络的自组织、演化等过程。
D. 统计机器学习:该研究方向主要是利用一系列机器学习方法,构建基于大数据的网络预测、分类和优化模型,实现对复杂网络系统的精确控制和协调管理。
三、复杂网络系统的应用领域复杂网络系统在许多领域都有着广泛的应用,下面介绍几个典型的应用领域:A. 社交网络:社交网络是复杂网络系统的一个典型应用领域。
以Facebook、微博等为代表的社交平台已成为人们日常交流、信息传播和商业活动等的重要场所。
复杂网络系统的研究可以为社交网络的优化和管理提供关键的技术支持。
B. 金融网络:金融网络是复杂网络系统的另一个重要应用领域。
复杂网络可靠性研究进展

面前 : 这些网络到底有多可靠?能否做到“ 召之即来 、 来之能战、 战之能胜” ?网络的可靠性水平可否达到
收稿 日期 :00— 5 2 21 0 —0 基金项 目: 国家自 然科学基金资助项 目(07116946 ) 77 11 , 005 0 作者简 介 : 娟, 博士生, 赵 女, 主要从事复杂网络和网络系统可靠性¨ 。
随着 复杂 网络研究 的不断 深入 与 发展 , 网络抗 毁 性 【 可靠 性 l j 直 是研 究 的热 点 问题 。网 卜“和 1 一 络 可靠性水 平对 网络能 否正 常运 转 起 着 至 关 重要 的作 用 , 网络 一 旦发 生故 障 , 能 造 成 灾 难性 的影 响 : 可 20 0 3年美加 电 网故障导致 大规模 停 电 ,05年 台 湾地 震 海底 光 缆损 坏 导 致 整个 亚 太 地 区 的互 联 网服 务 20 几近瘫 痪 ,08年 汶川地 震迫使 通信 、 20 交通 中断 ,09年 暴风影 音缺 陷 引起 大规模 的 网瘫 事件 ,00年百 20 21 度遭 黑客篡 改域名 引起大 规模 网络 中断 问题 ……越 来越 频 繁发 生 的事 故 将 一 系列 严 峻 的 问题 摆 在人 们
摘
要
在分析 网络 可靠性概念和内涵的基础上 , 从基本可靠性和任务可靠性 两个
方 面, 网络 系统 的生存性 、 以 抗毁 性 、 可用性 、 可信 性 和 完成 性 为主 线 , 系统地 总结 了网络
可靠性的相关研 究进展 , 对未来发展趋势进行 了展望。
关键 词 复 杂 网络 ; 可靠性 ; 抗毁性 ; 生存 性 ; 完成性 ; 用性 ; 可 可信 性
2 世纪以来 , 1 以信息技术的飞速发展为基础, 人类社会加快 了网络化进程。交通 网络 、 通信 网络、 电
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j= 1
由 式 ( 2 ) 知, 若最小割上的所有子系统都失 效, 则亚系统 i 也失效. 即 R i ( j ) = 0. 由式 ( 1 ) 可知, 任何形式的 G 均可看成一个 广义串联结构形式, 即由 S 至 T 的若干亚系统串 联而成的简单网络系统 ( 图 1).
然后, 根据判定规则, 确定 G 中各子系统的 重要程度, 即
R 1 ( 2) R 2 ( 2) R 1R 2 R 8R 9
2222222 R 3 ( 3) R 4 ( 3)
G = R 5 ( 3)
22222222222222
R 1R 3R 6 R 4R 5R 6 R 4R 7R 9
R 1 = {R 1 , R 9 }
第 20 卷第 1 期 2003 年 3 月
华 中 科 技 大 学 学 报 ( 城市科学版)
J. of HU ST. (U rban Science Ed ition)
Vol . 20 N o. 1 M ar. 2003
子系统对复杂网络系统可靠度的影响研究
陆 宁1 史玉芳2 田 敏2
( 1. 长安大学 科研处, 陕西 西安 710064; 2. 长安大学 研究生部, 陕西 西安 710064)
根据结论 2, 由式 ( 10 ) 可知, 等效子系统 R s ′ 比Re 和Re 重要, 由此可得出结论 4. 结论 4 两个同阶亚系统中共同含有的子系 统比其余子系统重要. 结论 2 ~ 4 结合可得出如下重要结论 . 结论 5 同阶亚系统中出现的各子系统, 它 们在 G 中的重要程度主要取决于其出现的频数, 频数越高其重要程度也越高.
第1期
m
陆 宁等: 子系统对复杂网络系统可靠度的影响研究
・35・
R i ( j ) = ∪R ′ i, j ;
j= 1
( 1)
将式 ( 1) 写成代数形式
R i ( j ) = 1-
7
m
(1 - R ′ i, j ).
( 2)
并联. 系统总可靠度为 ( 7) R = 1- ( 1- R 1 ) ( 1- R 2R 3 ). 由 式 ( 7 ) 可看出, 如果以相同增量分别增加 R 1 , R 2 和 R 3 的值 ( 它们的值均小于 1 ) , 则增加 R 1 比增加 R 2 和 R 3 对 G 的总可靠度贡献大, 由此可 推出结论 2. 结论 2 出现在二阶亚系统中的各子系统, 其重要程度主要取决于在该阶亚系统中出现的频 数, 频数越高就越重要. 3. 2. 2 任意 j 阶 ( j > 2) 亚系统 . 设 R i (j ) a. 将 j 阶亚系统转化为二阶亚系统 和 R i+ a ( j ) 分别表示 i 和 i + a 两个同阶 ( j 阶) 亚 系统. 假如 R i ( j ) 和 R i+ a ( j ) 中共同含有一个以上 子系统, 可分别将其分解为由它们共同含有的子 系统和其余子系统两部分组成的广义二阶亚系统 ( 8) R i ( j ) = {R s , R e };
4 子系统对系统可靠度影响程度的
判定
4. 1 判定规则
根据结论 1 ~ 5, 可总结出 G 中处于不同位置 的子系统对于系统可靠度影响程度的判定规则. a. 最小割阶数不同时, 低阶最小割中子系统 比高阶最小割中的子系统重要. b. 最小割阶数相同时, 各子系统的重要程度 主要取决于其在同阶最小割中出现的频数. 频数 越高其重要程度也越高; 反之, 其重要程度就越
1≤ i≤n 1≤ i≤n
根据式 ( 5) 可得结论 1. 结论 1 最小割的阶数最低的亚系统对 G 的 工作状态影响最大. 从对 G 的可靠度提高的灵敏 程度看, 低阶最小割中的子系统比高阶最小割中 的子系统重要 . 3. 2 亚系统的阶数相同时 为研究方便起见, 对含有相同子系统的同阶 亚系统作进一步讨论. 3. 2. 1 二阶亚系统 设两个含有同一子系统的二阶亚系统分别为 集合 R 1 ( 2 ) = {R 1 , R 2 } 和 R 2 ( 2 ) = {R 1 , R 3 }. 根据 前面的引论 1 和引论 2, 可求得这两个亚系统的 逻辑乘为 R 1 ( 2) R 2 ( 2) = (R 1 + R 2 ) (R 1 + R 3 ) = R 1 + R 2R 3. ( 6) 式 ( 6) 右端表示这两个具有同一子系统的二 阶亚系统的结构特征为 R 2 和 R 3 串联后再与 R 1
( 10)
式 ( 4) 中的比值 R R k ( j ) 随 k 的变化而变化. 只有 当 R k ( j ) 为最小割的阶数最低 (R k ( j ) = m in R i
1≤ i≤n
( j ) ) 时, 比值 R R k ( j ) 方为最大值 . 即 R R k ( j ) = R m in R i ( j ) = m ax (R R i ( j ) ) , ( 5)
和 T 的两个分离图 . b. 最小割中的各弧有一个节点在含 S 的分 离图中, 而另一个节点在含 T 的分离图中. c. 如果去掉最小割中的一条弧, G 仍将是连 通的 ( 某最小割只有一条弧者除外). 只有去掉所 有的弧后, G 才被分离, 即处于最小割上的各弧呈 并联形式. 所有最小割的归类集合就称为 G 的从 S 到 . T 的最小割集, 简称为最小割 2. 2 布尔代数定理运用 若视某最小割为系统的一个亚系统, 将布尔 代数定理运用到复杂网络系统中, 可得以下引论 . 引论 1 亚系统中的各子系统逻辑乘之积都 为零. 引论 2 亚系统中的同一子系统自乘结果仍 为自身.
22222222222222 R 3R 6
R 4R 5R 6 R 4R 7
R = {R 2 , R 8 }
a. 最小割中包含的弧将 G 分成分别含有 S
1 符号说明
G 为单源单汇的复杂网络系统; S 为单源单
汇的复杂网络系统的源 ( 始点) ; T 为单源单汇的 复杂网络系统的汇 ( 终点) ; R 为系统的可靠度; R i ( j ) 为第 i 个亚系统的可靠度, 该亚系统中最小割 的阶数为 j , i= 1, 2, …, n , n 为亚系统的个数, j ( j = 1, 2, …, m ) 为最小割的阶数 ( 弧数) ; R ′ i, j 为第 i 个亚系统中第 j 个子系统的可靠度; R k 为任意一 个子系统的可靠度, k = 1, 2, …; R s 为亚系统 R i ( j ) 和 R i+ a ( j ) 中共有的子系统所组成的等效子系 统 ( 其中 a 为任意正整数, 且 i + a ≤n ) ; R e 为亚系 统 R i ( j ) 中除 R s 外的其它子系统所组成的等效子 系统; R ′ e 为亚系统 R i+ a ( j ) 中除 R s 外的其它子系 统所组成的等效子系统; R w 为复杂网络系统中第 w 重要程度, w = 1, 2, …; R (O PT ) 为系统可靠度 的最优配置结果.
作者所指的最小割与图论中割集的概念不 同 . 图论中的割集是指能把系统中任意一些节点 的集合与另一些节点的集合分割成两部分的最少 弧的集合[ 4 ] , 而作者定义的最小割则是针对系统 的源 S 和汇 T 这两个特定节点集合而言的割集, 其性质如下.
收稿日期: 2002211229.
作者简介: 陆 宁 (19532) , 男, 教授; 西安, 长安大学科研处 (710064). 基金项目: 陕西省自然科学基金项目 (2001G06).
3 子系统在复杂网络系统中的重要 2 最小割的定义及布尔代数定理
2. 1 最小割的定义
程度
假定 G 中各子系统分为工作 ( 0< R k < 1 ) 和 失效 (R k = 0) 两种状态, 并且各子系统的失效是随 机独立的. 由最小割定义知, 处于某最小割上的各弧是 广义并联形式. 如果将最小割 i 视为一个由各子 系统并联的亚系统 i, 若使亚系统 i 处于正常工作 状态, 必须有下式成立
2222222 R 6 ( 4)
R 7 ( 4)
22222222222222
R 2R 3R 4R 5 R 5R 6R 7R 8
2222222 R 8 ( 5)
R 9 ( 5)
22222222222222
R 1R 3R 5R 7R 9 R 2R 3R 5R 7R 8
R 2
R8
重要程度. 运用上述判定规则, 按照判定程序, 不仅能够 确定出 G 中各子系统对于系统可靠度的重要程 度, 而且还可根据重要程度对子系统的可靠度进 行排序. 从而使得 G 的可靠度在不同约束条件 下, 按子系统的重要程度进行最优分配. 因此, 运 用最小割来确定各子系统对于 G 的可靠度影响 的重要程度, 是寻求复杂网络系统可靠度最优配 置的一种十分简捷且有效的途径.
b. 根据判定规则, 逐步确定 G 中各子系统的
表 1 最小割集 阶数 2 3 4 5
{R 1R 2 } {R 1R 3R 6 } {R 2R 3R 4R 5 } {R 1R 3R 5R 7R 9 }
最小割 总数 {R 8R 9 } 2 {R 4R 5R 6 } {R 4R 7R 9 } 3 {R 5R 6R 7R 8 } 2 {R 2R 3R 5R 7R 8 } 2
摘 要: 基于最小割的定义, 运用布尔代数的有关原理, 对单源单汇复杂网络系统可靠度中各子系统的重要程 度进行了研究, 得出了处于系统中不同位置的子系统对系统可靠度影响不同的结论, 并给出了各子系统对系 统可靠度影响程度的判定原则, 进而提出了一种较为简捷的方法. 关键词: 复杂网络系统; 可靠度; 最小割; 亚系统; 子系统 中图分类号: TB 11 文献标识码: A 文章编号: 100025730 ( 2003) 0120034204
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