大规模相互依赖关键基础设施的分布式最优弹性规划
系统与控制
2018-09-10 v1
摘要
异构关键基础设施部门之间复杂的相互连接使得体系系统(SoS)易受自然或人为灾害的影响，并导致部门内部及跨部门的级联故障。因此，相互依赖的关键基础设施(ICIs)在极端事件下的鲁棒性与弹性，对于向社会提供可靠高效的服务至关重要。为此，我们首先建立一个整体概率网络模型来刻画基础设施组件间的相互依赖关系。为捕捉ICIs潜在的故障与恢复动态，我们进一步提出一种马尔可夫决策过程(MDP)模型，其中维修策略决定了ICIs的长期性能。为应对MDP维度灾难带来的挑战，我们将问题重新表述为一个近似线性规划，并利用因子图对其进行简化。在温和假设下，我们进一步获得了ICIs的分布式最优控制。最后，我们通过电力与地铁相互依赖系统的案例研究来验证结果，表明最优弹性资源规划与分配能够降低故障概率并减轻自然或人为灾害所致故障的影响。
引用
@article{arxiv.1809.02231,
title = {Distributed and Optimal Resilient Planning of Large-Scale Interdependent Critical Infrastructures},
author = {Linan Huang and Juntao Chen and Quanyan Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02231},
year = {2018}
}