大規模多状態直列並列システムの近似信頼性評価

多状態直列並列システム（MSSPS）は、エンジニアリングシステムを表現するために広く使用されているモデルであり、その信頼性は広範に分析されています。ユニバーサル生成関数（UGF）は、MSSPSの信頼性を評価するための効率的な方法です。しかし、システム構成要素の数や可能な状態が膨大な大規模MSSPSに直面すると、正確なシステム信頼性を計算するのは非常に時間がかかります。大規模MSSPSの信頼性をより効率的に評価するために、本論文では連続化離散化近似（CDA）法という近似手法を提案します。CDAアプローチは、連続化プロセスと離散化プロセスで構成されています。連続化プロセスは、中心極限定理とUGF技術に基づくガウス近似法を適用して、並列サブシステムの評価を行います。一方、離散化プロセスは、連続分布を離散分布に離散化し、系列サブシステムを効率的に評価するためのアルゴリズムを提案します。CDA法の効率性と精度は、計算資源とシステムスケールに応じてパラメータによって調整できます。新たに提案された方法は、大規模MSSPSの評価において既存の方法と比較されます。数値例は、CDA法が満足できる精度性能で計算効率に明らかな利点があることを示しています。