考虑节点失效网络可靠性计算的重要度抽样随机模拟

针对同时考虑节点和边单元失效的一般赋权网络,提出了一种考虑节点失效网络连通可靠性计算的Monte Carlo随机模拟算法.Monte Carlo随机模拟方法包含单元状态抽样、网络系统连通状态分析和连通功能函数指标统计三个阶段.在系统连通状态分析阶段,提出将一般赋权网络转换为边权网络的等效化方法,此方法无需额外增加等效节点或边;在单元状态抽样阶段,采用重要度抽样函数进行随机抽样,增加对失效概率贡献大的抽样点出现概率,利用自适应方法求解最优重要度抽样函数.算例分析中,根据模拟均值的相对误差和变异系数两个指标,说明了本文方法的正确性和有效性.     

网络可靠性评估的演化过程重要度抽样模拟方法

针对具有高可靠度网络的连通失效概率计算问题,提出了一种重要度抽样Monte Carlo模拟方法.首先提出了考虑节点和边单元失效网络连通状态判别的演化过程算法,算法根据网络节点和边单元的可靠度,将每次模拟抽样产生的随机数转化为单元的修复时间;按照单元修复时间次序构建网络连通拓扑结构,并视为向网络连通状态转变的演化过程.然后基于重要度抽样Mont,e Carlo模拟求解高可靠度网络的2\K\All端连通失效概率,其中重要度抽样函数的计算采用基于演化过程和交叉熵模型的多准则迭代方法.高可靠度网络算例的计算结果表明,预抽样求解重要度抽样函数时,多准则迭代方法所需的预抽样次数约为其他迭代方法的1/40.因此,本文方法具有较高的计算效率.     

基于仿真的复杂系统可靠性、可用性和MTBF评估文献综述

通过查阅大量文献 ,对应用蒙特卡罗仿真方法评估复杂系统可靠性、可用性和 MTBF进行了全面的分析研究 .通常在评估复杂大型系统的可靠性、可用性和 MTBF方面有 4个主要困难 :系统结构可以很复杂 ;子系统可能服从各种失效分布 ;对于可修系统来说 ,子系统可以服从任意失效和修复分布 ;子系统的失效数据有时也不充分 ,可靠性试验样本趋向于小样本 .用经典统计学去获得它们的统计置信限很困难并且经常是不可能的 .而仿真技术是解决这类问题的一个值得重视的研究方向 .     

基于多分辨率仿真的多状态系统任务可靠性及成功性评估方法

研究了装备系统研制早期在不同系统层次具有不完整、不确定信息条件下,系统任务可靠性及成功性的预估问题.通过逐层触发随机事件的分辨率解聚机制和重要性抽样的样本统计值修正方法,实现不同系统层次多分辨率数据的融合仿真.通过多分辨率条件下的受迫转移、失效偏倚等加速抽样方法,提高小概率事件的抽样效率,并通过修正抽样统计值,确保估计的无偏性.结合舰船系统航渡任务的算例研究,验证多分辨率仿真方法的有效性.发现该方法对于短任务时间或长任务时间,仿真效率均有不同程度的提高.基于仿真的灵敏性分析,评估了故障率、修复率及维修时间分布类型对系统可用度及任务成功性概率的影响程度.     

基于复杂网络的轨道交通路网可靠性仿真分析

首先通过引入复杂网络的相关特征指标,介绍了城市轨道交通路网的复杂网络特征;然后,设计了轨道交通网络仿真分析模型和路网连通可靠性评价指标,并以此为基础研究了轨道交通路网的失效仿真分析理论和方法;最后,以上海市2020年远景规划路网为例,标定了其网络类型,并对该路网的连通可靠性进行了仿真分析研究.将复杂网络理论应用到城市轨道交通领域中,可为轨道交通基础理论的研究开辟新的思路.     

基于数据场的复杂网络节点影响力建模与仿真

复杂网络节点影响力的研究是数据挖掘的重要组成部分。挖掘出复杂网络中有影响力的节点不仅具有重要的学术意义,且有助于抑制流行病的爆发、控制谣言的传播和推广电子商务产品等。通过选取每个节点的混合度分解值(Mixed Degree Decomposition,MDD)作为质量,将复杂网络抽象为数据场,结合数据场模型来识别有影响力的节点,并与一些著名的节点中心性方法进行对比。使用经典的传染病模型(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)通过对比感染节点的数量来评估仿真性能。对实际网络的仿真实验结果表明,数据场模型能够有效的识别网络中有影响力的节点。     

考虑时间相关故障的多状态系统可靠性与任务成功性仿真评估方法

针对考虑时间相关故障、多状态性能输出、系统冗余储备等因素的系统可靠性与任务成功性评估问题使用解析法难以建模求解,而一般仿真方法又存在抽样效率慢和估值精度低的问题,提出具有时间相关故障抽样与统计方差减小相结合的蒙特卡罗仿真评估方法.首先,设计了非指数剩余分布抽样的数值计算方法,实现了时间相关故障的随机事件抽样.其次,在此...     

基于博弈模型与NetLogo仿真的网络攻防态势研究

针对现有建模方法缺乏对攻防博弈行为与态势演化趋势的分析问题,从对抗角度出发分析网络攻防博弈特征;基于非合作不完全信息静态博弈理论建立网络攻防博弈模型,给出收益量化、博弈均衡计算和策略对抗结果判定方法;构建网络攻防博弈多Agent仿真模型;采用NetLogo开展局中人不同策略组合、不同初始数量等场景下的仿真实验,得出网络攻防态势随时间演化情况,通过对比分析仿真结果,给出扭转网络攻防态势的建议。     

基于蒙特·卡罗方法的可靠性仿真过程模型研究

针对传统可靠性仿真过程缺乏准确度以及仿真结果缺乏可信度等问题,通过嵌入验证模块和反馈模块,给出了改进的可靠性仿真过程模型。深入分析了改进后的仿真过程模型的具体步骤,随后基于蒙特.卡罗方法设计并实现了相应的可靠性仿真算法。最后,应用Matlab软件进行了仿真实验分析。实验结果表明,改进后的过程模型能够显著提高可靠性仿真的效率和精度,对于系统可靠性分析具有良好的指导意义和实用价值。     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

基于Bayes network含失效节点的网络可靠性评估

针对Bayes network (BN)能很好地表示变量的不确定性和相关性, 并能直接进行不确定性推理的优势, 提出了基于BN含失效节点的网络可靠性评估方法. 建模方面, 给出了通过节点分割去环构建有向无环图及条件概率表的具体方法; 推理方面, 通过节点消隐, 减小BN规模, 有效降低推理复杂度. 分析了算法复杂度, 并通过算例证明了算法的有效性和适用性. 由于BN建模及推理的灵活性, 该方法可研究同时含节点失效、共因失效的网络可靠性, 况且通过BN推理除得到网络失效概率和部件重要度外, 还可得到网络失效条件下任一部件失效或者共因失效发生的概率, 为故障诊断和维护提供指导.     

基于不完全维修的可修系统平均故障次数研究

为了研究可修系统在不完全维修状态下的故障发生次数,使用广义更新模型(generalized renewal process,GRP)的思想建立的Kijima虚寿命模型来描述不完全维修模型,使用极大似然参数估计得到了上述过程的相关参数,使用Monte Carlo(MC)模拟得到了故障时间,计算不同时间段的不完全维修时平均故障次数.根据文献结合了一组零件故障服从两参数威布尔分布的数据,进行了上述方法的模拟.并将结果与相同数据的完全维修和一般维修得到的系统不同时间的平均故障次数进行比较,模拟表明在7000h前可以使用不完全维修模型确定平均故障次数,7000h后用不完全维修和一般维修平均故障次数曲线的平均值确定平均故障次数.     

不完全覆盖的多层次系统可靠性分析

多层次系统（HS）的层次特征有助于故障覆盖．模块化不完全覆盖模型（MIPCM）阐明了HS的部件或模块跨层次的依赖性，依赖性大大增加了分析方法的复杂度．基于MIPCM，提出向上的模块化不完全覆盖模型（UMIPCM），更加清楚地阐明了层次与依赖性的对应关系．利用UMIPCM，借鉴SEA算法的思想，提出针对HS和MIPCM的自上而下的分离算法，这是一种高效的和集成的算法．最后通过案例说明了该分离算法的应用价值．     

雾霾指数期权合约设计及蒙特卡罗模拟定价

雾霾天气对社会经济、企业经营、国民健康造成损失.不同于传统的实体经济方式如汽车限行、工厂减排等控制雾霾,本文设计以PM2.5浓度指数为标的的雾霾期权合约,利用虚拟经济手段对冲雾霾风险.文章选取北京市2012年10月9日至2015年7月17日PM2.5浓度日数据建立Ornstein-Uhlenbeck(O-U)模型描述数据的季节性趋势及方差,然后在无套利定价框架下基于鞅定价方法,对2015年7月18日至2015年8月17日的雾霾指数期权进行蒙特卡罗模拟定价和比较验证.结果表明,各标的雾霾指数期权的模拟价格精度良好.通过两个利用期权交易对冲雾霾风险的示例,本文表明了设计的可行性.     

基于DAG方法的SVAR模型识别: 理论基础和仿真实验

在递归结构假设条件下,文章证明了SVAR模型与线性动态因果结构模型是相同的数据生成过程,且SVAR模型中的同期变量系数矩阵结构与同期变量为节点的DAG之间存在特定的对应关系;文章还证明：给定真实的数据生成过程为线性动态因果结构模型,从数据出发,利用现有的IC,SGS,PC等因果结构推断算法可以对同期变量为节点的DAG作出正确推断,且这一结论不依赖于变量服从联合高斯分布,从而在理论上证明了基于DAG方法构建SVAR模型识别条件的可行性,并给出该方法下SVAR模型识别的充要条件;最后,Monte Carlo仿真结果显示：在扰动项服从不同分布条件下,基于DAG方法在构建正确的SVAR模型识别条件方面均有着非常好的表现,SVAR模型识别的充要条件也得到了仿真结果的有力支持.     

Libor市场模型的Monte Carlo控制变量加速方法及并行实现

为了加速定价利率衍生产品的Monte Carlo模拟,对远期测度下Libor市场模型中的漂移项用确定性函数近似,构造了一个与原问题高度相关的控制变量. 然后将此控制变量算法移植到多核CPU和GPU的并行计算环境中,极大地提高了计算效率. 针对利率上限的数值结果表明选取的控制变量十分有效且稳健,多核CPU具有线性加速效果,GPU相对于单核CPU具有很大的计算优势,控制变量和并行计算结合得到的加速效果大致是两者的乘积. 结合控制变量和并行计算的方法可以为其他利率衍生产品如利率下限,互换期权的定价提供有效思路.