[发明专利]一种云网络可靠性度量方法

权利要求书

1.一种云网络可靠性度量方法，其特征在于：包括以下步骤：

101、获取云网络节点及链路，形成云网络等值拓扑模型，形成云网络邻接矩阵；

102、给云网络指定节点集K，当节点集K中所有节点正常，并且存在连通节点集K中所有节点的通路时云网络处于可靠状态；

103、基于步骤101中的云网络邻接矩阵并结合步骤102中的节点集K求取其不相交节点集K-的端路径；

104、获取t时刻节点和链路的工作效率，并根据步骤103中的基于云网络不相交节点集K-的端路径，求取t时刻的云网络可靠度R。

2.根据权利要求1所述的一种云网络可靠性度量方法，其特征在于：所述步骤101中邻接矩阵生成方法具体包括：

A1、将云网络中节点按1到m顺序编号；

A2、若节点i和节点j间存在链路，则矩阵元素m_i,j为边e_i,j；

A3、若节点i和节点j间不存在链路，则矩阵元素m_i,j为0；

A4、矩阵对角线元素定义为1，生成矩阵C_m×m。

3.根据权利要求1所述的一种云网络可靠性度量方法，其特征在于：步骤103中云网络邻接矩阵分解求云网络不相交节点集K-的端路径的具体步骤为：

B1、在邻接矩阵中选择元素m_1,k,当k∈K时，选择该元素；

B2、根据香农分解公式将C_m×m分解成为一个m维矩阵C_1k0和m-1维矩阵C_1k1,C_1k0的获取方法为：将C_m×m中m_1,k和m_1,k均替换为0；C_1k1的获取方法为：该元素所在列为k，则将第k行加到第1行，第k列加到第1列,删除第k行第k列；

B3、对m维矩阵C_1k0和m-1维矩阵C_1k1进行简化，继续对C_1k0和C_1k1进行步骤B2中的香农分解直到所有结果为1和0，所有输出项即为不相交节点集K-的端路径表达式：其中S为云网络可靠性表达式，表示第i条路径中出现的节点k，p_i表示第i条路径。

4.根据权利要求3所述的一种云网络可靠性度量方法，其特征在于：步骤B3中所述的对m维矩阵C_1k0和m-1维矩阵C_1k1进行简化的步骤具体为:

C1、若矩阵元素包含节点且均不属于K，且该矩阵元素所在行和列所有元

素均为0，则删除相应行和列中元素；

C2、对任意矩阵元素e_i,j，若i和j均属于K，则表示节点i和j均不可

达，该状态下云网络处于不可靠状态，则C_ij0为0。

5.根据权利要求1所述的一种云网络可靠性度量方法，其特征在于：步骤104中求取不相交节点集K-的端路径概率的计算分两种情况：

(1)端路径都是边原变量：对于都是边原变量时，将相同的节点合并，多个边原变量相乘的概率为边原变量中所有端点和链路相乘的概率，即e_1,2e_2,4的概率为：Pr(e_1,2e_2,4)＝Pr(e₁)Pr(e₂)Pr(l_1,2)Pr(e₂)Pr(e₄)Pr(l_2,4)，其中v_i表示云网络中节点i，l_i,j表示节点v_i和v_j之间的链路；

(2)端路径中既有边原变量又有边反变量：对任一反变量若节点i和j均出现在边原变量中，则用将其代替，若只有一个节点出现在边原变量中，假设为节点i，则用代替。整个云网络的可靠性R可通过如下公式计算：