考虑恢复依赖的基础设施网络应急恢复决策

在大规模突发事件发生后,基础设施恢复任务之间会形成复杂的依赖关系,本文考虑了在此条件下基础设施系统的恢复设计与调度决策问题。基于网络流理论,以累积恢复效能最大化与成本最小化为目标,构建了涵盖阻塞依赖、选项依赖和效率依赖三类恢复依赖关系的集成恢复设计与调度决策混合整数规划模型,并且设计了求解模型的启发式算法。最后,以长沙市真实基础设施数据集为基础,构造了突发事件后的损毁场景实例,利用模型求解得出了受损基础设施的恢复设计与调度决策方案,并且分析了决策周期长度与工作组数量对累积恢复效能和成本的影响。结果表明:(1)该模型在突发事件后的基础设施恢复决策中具有应用可行性;(2)决策周期长度显著影响累积恢复效能,随着决策周期长度与恢复过程中各组件恢复耗时契合度的提升,累积恢复效能获得有效增长,并且,在决策周期长度的取值范围内,总成本存在最小值;(3)随工作组数量的增加,累积恢复效能呈增长趋势,增长率逐渐减小,同时,总成本呈减少趋势,减少率也逐渐减小。

时间敏感选项依赖下的基础设施恢复决策研究

突发事件发生后,基础设施之间的恢复依赖为恢复过程带来了严重挑战。为了能够在突发事件后高效而有序的实现基础设施恢复运行,根据相互之间的恢复依赖关系制定合理的恢复决策非常关键。本文基于网络流理论,以累积恢复效能最大化为目标,建立了时间敏感选项依赖下的恢复设计与调度决策混合整数规划模型。然后,讨论了模型在完全中心化、完全分散和信息共享决策环境下的应用方法。最后,通过真实基础设施数据集测试了模型,结果表明:(1)该模型在突发事件后的基础设施恢复决策中具有应用可行性;(2)决策环境显著影响存在恢复依赖的基础设施网络整体累积恢复效能;(3)与完全分散决策环境相比,在信息共享决策环境下独立决策的整体累积恢复效能可以得到大幅提升。

内P-推理信息恢复与属性潜藏推理发现

P-集合(packet sets)是把动态特性引入到有限普通集合X内,改进有限普通集合X得到的一个动态模型;在一定的条件下,P-集合被还原成有限普通集合X。P-集合由内P-集合XF珚(internal packet set XF珚)与外P-集合XF(outerpacket set XF)构成的集合对;或者,(XF珚,XF)是P-集合。P-推理(packet reasoning)由内P-推理(internal packet rea-soning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成。利用内P-集合与内P-推理,给出了内P-信息恢复概念与内P-信息恢复特征、内P-信息恢复的内P-推理生成与它的属性潜藏、内P-信息恢复的信息元补充定理、内P-信息恢复的依赖性定理,以及内P-推理信息恢复的属性潜藏定理与属性潜藏发现定理。利用这些理论结果,给出内P-推理信息恢复在信息系统中的应用。

外P-推理信息恢复与属性潜藏特征

利用外P-集合与外P-推理,给出外P-信息恢复概念与外P-信息恢复特征,给出外P-信息恢复的外P-推理生成与它的属性潜藏,给出外P-信息恢复的信息元删除定理和依赖性定理,给出外P-推理信息恢复的属性潜藏定理与潜藏属性发现定理。