Abstract

The construction spectrum(C-spectrum) is often used to exploit the network reliability and importance measure. It depends only on the network structure and hence called structure invariant. Importance measure can be used to quantify the criticality of edge within a network. This paper aim at generalizing the traditional permutation importance measure to accommodate the case of K-terminal network in which all the edges fail with independent and equal probability. A concept for mixture C-spectrum is introduced to evaluate the permutation importance measure of edges. It is proved that the rankings according to the permutation importance measure depend only on the network structure through the mixture C-spectrum when the network has special structure or the reliability of edge is sufficient large. Finally, numerical experiment show that the Monte Carlo algorithm based on the mixture C-spectrum can be efficiently used to evaluate the permutation importance measure.

Highlights

  • 西北工业大学学报 Journal of Northwestern Polytechnical University https: / / doi.org / 10.1051 / jnwpu / 20193750897

  • K⁃Terminal Network Permutation Importance Measure Based on Mixture C⁃Spectrum

  • This paper aim at generalizing the traditional permutation importance measure to accommodate the case of K⁃terminal network in which all the edges fail with independent and equal probability

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Summary

Introduction

西北工业大学学报 Journal of Northwestern Polytechnical University https: / / doi.org / 10.1051 / jnwpu / 20193750897 网络可靠性分析的目的是识别网络瓶颈和量化 网络边的故障( 运行) 对整个网络的影响程度。 作 为一种可靠性分析工具,重要度提供了数值指标,能 够量化不同的边对网络可靠性( 故障) 的影响程度, 从而对网络的边进行排序。 在二态关联系统领域, 常见 的重要度包括 Birnbaum⁃重 要 度[2⁃3] 、 FV⁃重 要 度[4⁃5] 、贝叶斯⁃重要度[6] 、集成重要度[7⁃8] 、置换重要 度[9⁃10] 。 在网络领域, Page 和 Perry[11] 引进了可靠 性多项式去量化网络边的相对重要性。 对于一类可 约网络,Hsu 等人[12] 设计了一种“ 两阶段” 算法评估 网络边的重要度。 该算法第一阶段执行网络化简; 第二阶段跟踪化简步骤和评估边的重要度。 Hong 等人[13] 提出了 2 条边的联合重要度。 该联合重要 和精确计算之间存在着巨大的鸿沟[1] 。 因此,一般 采用数值近似的方法评估网络边的重要度。 当网络 中的每条边有相同的可靠性时,Gertsbak 等人[14⁃17] 将传统的 FV⁃重要度、Birnbaum⁃重要度、以及联合重 要度推广到 K⁃终端网络,设计了基于网络谱的蒙特 卡罗方法评估这些重要度。 网络谱分为 D⁃谱和 C⁃ 谱,分别与网络的割集和路集紧密相关。 由于它们 的值都仅依赖于网络结构,故称为结构不变量。 本 文将传统的置换重要度推广到 K⁃终端网络。 在二 态关联系统背景下,传统的置换重要度通过枚举所 有割集或者路集的方法评估了系统组件的重要度。 然而,由于 K⁃终端网络结构的复杂性,本文提出了 2 条边的混合 C⁃谱的概念,并设计了基于混合 C⁃谱的 蒙特卡罗算法评估网络边的置换重要度。 研究结果 表明,当网络拥有一定的特殊结构,或者网络边的可 靠性足够大时,基于置换重要度的网络边的排序仅 依赖于网络结构,与边的可靠性无关。

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