网络系统可靠性量化研究

发布时间：2017-04-06 14:14

  本文关键词：网络系统可靠性量化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着网络技术的快速发展,网络系统复杂度日益提高,系统组件出现故障的可能性急剧增大。网络发生故障不仅会带来巨大经济损失,更可能引发灾难性事件。因此,网络系统的可靠性问题成为了学界的一个重要研究内容。本文对两个主要的可靠性问题进行了研究：(1)基于细胞自动机原理,研究了网络系统模糊可靠性问题；(2)在研究内容(1)的基础上,研究了网络组件对网络系统可靠性的影响。本文取得的研究成果如下：(1)针对网络系统的复杂性,本文提出了基于细胞自动机的网络拓扑分解模型,构建了网络系统模糊可靠性分析基础。然后针对网络系统组件的多态性,本文设计了一种网络系统可靠性量化方法,解决了网络系统在网络部件处于不同失效率分布情况下的模糊可靠性量化问题。并通过大量的数值验证证明了本文设计模型和算法的正确性和有效性,为网络系统的可靠性量化研究提供了一种新的理论方法。(2)运用上文提出的基于细胞自动机的拓扑分解模型,对网络系统组件的Birnbaum测度、风险增长因子和可靠性稳定度进行了研究。首先,本文设计了一种网络系统组件的重要度评估模型,对网络组件的Birnbaum测度进行了分析计算,确定了网络系统中组件的重要度。然后提出了网络系统可靠性稳定度评估方法,对系统组件的风险增长因子和网络系统可靠性稳定度进行了分析。通过实验证明,本文提出的评估模型和分析方法可以准确的发现网络系统组件的脆弱环节,从而实现对故障组件的快速定位。综上所述,本文的研究成果对于网络系统的可靠性量化研究提供了一种新的研究思路,为网络系统的应用推广奠定了一定的理论基础。
【关键词】：模糊可靠性 细胞自动机 重要度 可靠性稳定度
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.02
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-10
• 第1章 绪论10-21
• 1.1 网络可靠性研究背景及其研究现状10-15
• 1.1.1 可靠性问题的历史10-11
• 1.1.2 网络可靠性研究背景11-12
• 1.1.3 网络可靠性研究现状及其意义12-15
• 1.2 相关概念与数学模型15-19
• 1.2.1 网络可靠性相关概念15-17
• 1.2.2 网络可靠性分析数学模型简介17-19
• 1.3 本文研究内容及结构安排19-21
• 第2章 网络可靠性分析及模糊数学理论21-30
• 2.1 典型网络可靠性分析21-24
• 2.1.1 串联网络与并联网络21-22
• 2.1.2 串-并联系统与并-串联系统22-24
• 2.2 模糊数学理论24-28
• 2.2.1 模糊集及定义在模糊集上的运算24-25
• 2.2.2 λ-截集及定义在λ-截集上的运算25-26
• 2.2.3 分解定理26
• 2.2.4 隶属函数26-28
• 2.3 本章小结28-30
• 第3章 网络系统模糊可靠性分析30-52
• 3.1 引言30-32
• 3.2 串联网络与并联网络的模糊可靠性32-37
• 3.2.1 模糊失效率与模糊可靠性32-33
• 3.2.2 串联网络模糊可靠性33-34
• 3.2.3 并联网络模糊可靠性34-35
• 3.2.4 算例分析35-37
• 3.3 模糊可靠性计算方法(CFN)37-39
• 3.4 串-并联网络与并-串联网络模糊可靠性39-42
• 3.4.1 串-并联网络模糊可靠性39-40
• 3.4.2 并-串联网络模糊可靠性40-41
• 3.4.3 算例分析41-42
• 3.5 基于细胞自动机的模糊可靠性分析方法42-45
• 3.6 算法实例45-50
• 3.7 本章小结50-52
• 第4章 网络系统组件重要度分析52-66
• 4.1 引言52-53
• 4.2 网络系统组件重要度评测指标53-58
• 4.2.1 Birnbaum测度53-54
• 4.2.2 关键重要度54
• 4.2.3 网络系统可靠性稳定度54-55
• 4.2.4 算例分析55-58
• 4.3 基于DB-CA的网络系统组件重要度评估58-60
• 4.3.1 重要度评估模型58-59
• 4.3.2 网络系统组件重要度算法设计(NEA)59-60
• 4.4 基于DB-CA的网络系统可靠性稳定度评估方法60-62
• 4.4.1 稳定度评估模型60-61
• 4.4.2 网络系统可靠性稳定度评估算法设计(NSA)61-62
• 4.5 算法实例62-65
• 4.6 本章小结65-66
• 第5章 总结与展望66-68
• 参考文献68-75
• 致谢75-76
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果76

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本文编号：289008