Алгоритмы расчета надежности сети на основе декомпозиционного подхода
Автор: Коробов А.В., Мигов Д.А.
Журнал: Проблемы информатики @problem-info
Рубрика: Теоретическая и системная информатика
Статья в выпуске: 4 (61), 2023 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается задача точного расчета структурной надежности сети с ненадежными ребрами и абсолютно надежными вершинами. В качестве показателя надежности используется вероятность связности соответствующего случайного графа. Точный расчет данного показателя - NP-трудная задача, что делает его затруднительным для сетей реальной размерности. Предлагаются модификации метода факторизации, использующегося для точного расчета, основанные на декомпозиции сети по вершинному разрезу (сечению, сепаратору), образованному двумя вершинами. Для более эффективного использования декомпозиции учитывается структурная схожесть получающихся при декомпозиции подграфов - собственно подграфов, и графов, получающихся из них склейкой разрезающих вершин. Разработано три алгоритма, в среднем ускоряющих процесс вычисления вероятности связности произвольного графа. Для сравнения предложенных алгоритмов с методом факторизации и методом факторизации с предварительной декомпозицией приводятся результаты численных экспериментов.
Надежность сети, случайный граф, вероятность связности, метод факторизации, декомпозиция сети, сечение, сепаратор
Короткий адрес: https://sciup.org/143182818
IDR: 143182818 | УДК: 621.311.1-519.17 | DOI: 10.24412/2073-0667-2023-4-17-28
Algorithms for calculating network reliability based on the decomposition approach
When designing and developing networks in various spheres of human activity, related, for example, to the telecommunications and banking sectors, order confirmation and creditworthiness systems, and others, an important criterion is their reliability. The task of assessing the reliability of the network arises, as a rule, in two cases: qualitative analysis of existing systems or optimization in the design of new systems. Note also that when formulating this task, it is necessary to determine from which reliability criteria to proceed. In this paper, the classical indicator of its connectivity will be considered as a parameter of network reliability. A mathematical model describing a network is usually a random graph in which the vertices represent the network nodes in question, such as workstations, routers, servers and other devices or structures, and the edges represent the communication channels of these objects. Each element of a random graph is present in it with a certain probability, expressing its reliability. The reliability of the network in this representation will be understood as the probability of connectivity of the vertices of the graph. Next, the paper will consider the problem of calculating the probability of connectivity of an undirected graph with absolutely reliable vertices, the probability of whose presence is equal to one, and unreliable edges, the probabilities of whose presence will be determined by some real numbers from the segment from zero to one. The exact calculation of this indicator is NP-hard problem, which makes it difficult for networks of real dimension. Modifications of the factorization method used for accurate calculation are proposed, based on the decomposition of the network by a vertex cut (section, separator) formed by two vertices. For more efficient use of decomposition, the structural similarity of the resulting subgraphs is taken into account. As well as the graphs obtained from them by gluing the cutting vertices. Three algorithms have been developed that, on average, accelerate the process of calculating the probability of connectivity of an arbitrary graph. To compare the proposed algorithms with the factorization method and the factorization method with preliminary decomposition, the results of numerical experiments are presented.
Список литературы Алгоритмы расчета надежности сети на основе декомпозиционного подхода
- Colbourn Ch. J. The combinatorics of network reliability. N. Y: Oxford Univ. press. 1987. P. 160.
- Hebert Perez-Roses. Sixty Years of Network Reliability // Mathematics in Computer Science. 2018. V. 12. P. 275-293.
- Yeh W.C. Novel Binary-Addition Tree Algorithm (BAT) for Binary-State Network Reliability Problem // Reliability Engineering and System Safety. 2020. 208: 107448.
- Valiant L. The complexity of enumeration and reliability problems. // SIAM Journal on Computing. 1979. V. 8. N 3. P. 410-421.
- Page L.B., Perry J.E. A Practical Implementation of the Factoring Theorem for Network Reliability // IEEE transactions on reliability. 1988. V. 37, N 3. P. 259-267.
- Rodionova О. K., Rodionov A. S., Choo H. Network Probabilistic Connectivity: Exact Calculation with Use of Chains // ICCSA-2004, Springer Lecture Notes in Computer Sciences. 2004. Vol. 3046. P. 315-324.
- Мигов Д. А., Нестеров C.H., Родионов А. С. Методы ускорения расчета надежности сетей с ограничением на диаметр // Вестник СибГУТИ. № 1, 2014, С. 49-56.
- Wood R. К. Triconnected decomposition for computing К-terminal network reliability // Networks. 1989. V. 19. P. 203-220.
- Migov D.A., Rodionova O.K., Rodionov A.S., Choo H. Network Probabilistic Connectivity: Using Node Cuts // EUC Workshops, Springer Lecture Notes in Computer Sciences. 2006. V. 4097. P. 702-709.
- Burgos J. M., Amoza F. R. Factorization of network reliability with perfect nodes I: Introduction and statements // Discrete Applied Mathematics. 2016. V. 198. P. 82-90.
- Д. Мигов. Декомпозиция сети по сечениям при расчете ее надежности // Прикладная дискретная математика. 2020. № .47. С. 62-86.
- Мур Э., Шеннон К. Надежные схемы из ненадежных реле // Кибернетически сб. М.: Иностр. лит. 1960. Вып. 1. С. 109-148.
- Мигов Д. А. Формулы для быстрого расчета вероятности связности подмножества вершин в графах небольшой размерности // Проблемы информатики. № 6, 2010, С. 10-17.
- Rodionov A., Migov D. Obtaining and Using Cumulative Bounds of Network Reliability // Chapter no 5 in: System Reliability. Edt. by Constantin Volosencu. ISBN 978-953-51-3705-4. Publisher: InTech. Rijeka, Croatia. 2017. P. 93-112.