随机修剪技术:复杂系统性能分析与应用
89 浏览量
更新于2024-06-18
收藏 788KB PDF 举报
"随机修剪是一种分析复杂系统性能的有力方法,尤其适用于研究部件故障遵循齐次泊松过程的系统。该方法被应用于开发快速求解器,以计算大规模可修网络的生产可用度。随机修剪技术的核心是通过随机地去除(修剪)部件,来近似系统的关键性能指标,如生产可用度和系统可靠度。这些指标与修剪概率有直接关系。"
文章中提到的高速求解器基于一个重要发现,即对于具有恒定故障/危险率组件的可修复系统,平均总输出可以通过随机修剪系统的预期瞬时输出比率计算。具体来说,这个比率是基于每个组件以等于其不可用性概率被修剪的情况下,系统在无故障情况下的最大瞬时输出。这种方法的优势在于,求解器的运行时间与操作时间间隔和元件故障频率无关,从而大大提高了分析效率。
该高速求解器已经被集成到一个具有图形用户界面的软件工具中,允许用户直观地绘制和定义网络拓扑结构以及各部分的参数。该软件工具在分析天然气生产网络时展示了其潜力,揭示了即使组件类型和数量相同,拓扑结构的微小差异也可能导致显著的性能差距。
随机修剪方法不仅限于网络可靠性分析,还扩展到了对随机吞吐量网络的研究。在这些网络中,关注的是在需求时刻,吞吐量达到或超过特定阈值的概率。通过评估复杂系统的可靠性,可以优化系统设计以最大化性能。
关键词:随机修剪、随机网络、生产可用度、可修网络、性能、软件工具、仿真。
随机修剪技术提供了一种有效分析复杂系统性能的新途径,特别是在处理大规模可修复网络时,能够快速估算关键性能指标,并通过软件工具实现可视化和参数定制。此外,它在理解网络拓扑结构对性能的影响方面也展现出强大的应用价值。
2021-02-10 上传
2021-06-05 上传
2021-02-20 上传
2021-03-06 上传
2021-03-27 上传
2021-02-05 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
cpongm
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
最新资源
- Fisher Iris Setosa数据的主成分分析及可视化- Matlab实现
- 深入理解JavaScript类与面向对象编程
- Argspect-0.0.1版本Python包发布与使用说明
- OpenNetAdmin v09.07.15 PHP项目源码下载
- 掌握Node.js: 构建高性能Web服务器与应用程序
- Matlab矢量绘图工具:polarG函数使用详解
- 实现Vue.js中PDF文件的签名显示功能
- 开源项目PSPSolver:资源约束调度问题求解器库
- 探索vwru系统:大众的虚拟现实招聘平台
- 深入理解cJSON:案例与源文件解析
- 多边形扩展算法在MATLAB中的应用与实现
- 用React类组件创建迷你待办事项列表指南
- Python库setuptools-58.5.3助力高效开发
- fmfiles工具:在MATLAB中查找丢失文件并列出错误
- 老枪二级域名系统PHP源码简易版发布
- 探索DOSGUI开源库:C/C++图形界面开发新篇章