题目：通信网络可靠性分配与最优设计方法研究

在通信网络的可靠性设计中，在确定了网络的拓扑结构后，需要根据整网的可靠性指标要求确定各部件的可靠性指标要求，包括无约束条件下的可靠性分配或有约束条件下的可靠性最优设计。由于通信网络中互连关系复杂，任务功能特殊等特点，难以直接应用传统的可靠性分配与最优设计方法。因此，有必要针对通信网络的特征，研究适用的可靠性分配与最优设计方法。之前的研究解决了单一任务的通信网络可靠性分配问题与单一约束的通信网络可靠性最优设计问题，但仍然无法解决多任务分配、多约束条件最优设计、网络容量可靠性最优设计等在实际设计中的常见问题。为此，本文分别针对这些方面完成了如下研究：
（1）提出了多任务的网络连通可靠性分配方法。基于考虑部件重要度与复杂度的AGREE分配法，应用蒙特卡罗方法仿真计算网络连通可靠度，应用二分法搜索得出部件重要度，结合启发式算法逐次迭代完成可靠性分配。在此基础上，提出了针对多任务特征的权衡方法，通过再分配过程保证了满足各个任务的可靠性要求，且避免造成资源的浪费。该方法应用到了AFDX网络案例中，与以往分配方法相比，其在满足多个任务可靠性要求的条件下大大降低了对各部件的可靠性要求，节省了设计资源。
（2）提出了多约束的网络连通可靠性最优设计方法。利用容斥原理法精确计算规模较小网络的连通可靠性，应用遗传算法求解约束条件下的对各部件的可靠性最优设计结果，并应用惩罚函数以保证得出满足约束条件的最优解。针对其中多约束的问题，应用拉丁超立方抽样法设计多组惩罚值，解决了多约束关系复杂难以针对性地设计罚函数的问题。该方法应用到了AFDX网络案例中，其能解决用梯度法难以解决的问题，且相比于只设定单一罚值的遗传算法，搜索结果更优。
（3）提出了通信网络容量可靠性最优设计方法。针对部件包含容量、可靠度与费用等多类变量的复合型问题，应用基于容斥原理法的解析计算方法计算网络容量可靠性，并应用遗传算法求解约束条件下的部件最优选型结果，以确定各部件的容量、可靠度与费用。该方法应用到了ARPA网的案例中，与梯度法相比，其在相同问题中得出的解更优，且能解决梯度法不能应用在部分情况下的问题。