Как можно использовать вероятностные модели для анализа надежности сложных систем?

Вероятностные модели позволяют предсказать поведение объектов в реальных условиях функционирования и оценить количественные характеристики надёжности. portal.tpu.ru

Некоторые способы использования вероятностных моделей для анализа надёжности сложных систем:

• Построение марковских моделей. science-education.ru На основе информации о структуре и принципах функционирования системы определяют множество её возможных состояний, которое разделяют на два подмножества: работоспособных состояний и состояний отказа. science-education.ru Затем строят граф переходов, вершинами которого являются состояния системы, а рёбрами — возможные переходы между состояниями. science-education.ru По графу переходов составляют систему уравнений, решение которой позволяет получить требуемые показатели надёжности. science-education.ru
• Метод статистического моделирования (Монте-Карло). science-education.ru Применяется для исследования поведения вероятностных систем в условиях, когда неизвестны в полной мере внутренние взаимодействия в этих системах. science-education.ru Метод основан на многократных испытаниях построенной модели с последующей статистической обработкой полученных данных. science-education.ru
• Логико-вероятностные методы. science-education.ru riskprom.ru Используют математический аппарат бинарной алгебры логики и теорию вероятности. science-education.ru Такие методы предназначены для моделирования и расчёта показателей различных свойств надёжности, живучести и безопасности функционирования структурно сложных систем различных видов, классов и назначения. riskprom.ru
• Метод исключения. cyberleninka.ru Позволяет оценить надёжность сложной системы, представляемой в графическом виде и характеризующейся наличием большого числа составных компонентов, сложной топологией и имеющей вероятностную характеристику надёжности составных элементов. cyberleninka.ru