最优BDD结构的联合方法：理论与实践

本文档深入探讨了一种实现最优BDD结构的创新联合方法，由作者罗航、王厚军和黄建国、龙兵共同提出，他们在电子科技大学自动化工程学院的研究背景下，针对二元决策图（BDD）在可靠性分析中的应用进行了细致研究。BDD技术在故障树分析中具有显著优势，但其执行效率受到变量指标顺序的直接影响。传统的排序方法，如上而下、左到右、深度优先和事件重要度，各有局限性。 文章首先回顾了Friedman等人提出的最优BDD指标顺序原理，并对其进行了深入分析。作者指出，这些方法存在存储冗余和只提供单一最优解的问题。为了解决这些问题，他们结合了最优指标顺序理论和“等价”节点的简化操作。通过“去除”操作在简化等价节点上的研究，他们提出了一个能够消除冗余并处理多解情况的新方法。这种方法不仅追求理论上的最优，也关注实际应用中的形式优化。 作者详细阐述了原方法在存储真值表时的效率低下，并强调了动态变量排序法和遗传算法的局限性，即依赖性强和可能陷入局部最优。接着，他们引入了神经网络算法来改进排序，尽管网络有自适应性和记忆能力，但样本需求大且对网络结构敏感。他们的联合方法则旨在提供一种更系统、通用的解决方案，以克服这些挑战。 关键词包括检测技术与自动化装置、二元决策图、指标顺序、代价、最优解、标识符和等价节点，这些概念贯穿全文，构成了研究的核心内容。本文通过具体的实例论证，展示了联合方法在优化BDD结构中的优越性，为可靠性研究提供了新的理论支持和技术手段。整个研究过程严谨且实用，对于BDD技术的实际应用具有重要意义。