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通过概率霍恩溯因进行参数化可靠性分析

人工智能 2012-12-12 v1

摘要

可靠性建模与评估旨在调查系统是否能及时正确地执行其功能。实现高可靠性的常用方法是设计包含同一子系统或组件多个副本的冗余系统。在此类情况下,用于可靠性分析的状态空间方法可能会遭受状态空间爆炸问题。另一方面,组合模型需要统计独立性的简化假设;然而,对于冗余系统,这并不能保证减少建模元素的数量。为了提供更紧凑的系统表示,文献中已研究了参数化系统建模,使得给定子系统的一组副本被参数化,从而仅显式包含一个代表实例。虽然这些方法可以妥善解决建模方面的问题,但作用于参数化特征的分析工具往往更难定义,且标准方法是“展开”参数化模型,以便利用在展开后的“基础”层面工作的标准分析算法。此外,参数化组合方法仍然需要统计独立性假设。在本文中,我们考虑参数化故障树(PFT)形式体系,并展示其如何与概率霍恩溯因(PHA)相关联。由于 PHA 是一个可以在受限的一阶语言中同时进行建模和分析的框架,我们的目标是表明将 PFT 转换为 PHA 知识库将允许一种直接利用参数化表示的可靠性分析方法。我们将展示经典的定性和定量可靠性度量可以在 PHA 内进行表征。此外,额外的建模方面(如噪声门和局部依赖)以及额外的可靠性度量(如后验概率分析)也可以通过这种转换自然地得到解决。本文使用一个具有多个复制单元的多处理器系统的简单示例来说明该方法。

关键词

引用

@article{arxiv.1212.2446,
  title  = {Parametric Dependability Analysis through Probabilistic Horn Abduction},
  author = {Andrea Bobbio and Stefania Montani and Luigi Portinale},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1212.2446},
  year   = {2012}
}

备注

Appears in Proceedings of the Nineteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2003)