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修系统的可靠性建模与分析、冗余系统的可靠性分析、故障分析等方面。在可靠性工程实践中，Petri网已被应用于实时控制系统的维修性分析，核电厂保护系统的软件维修性、保障性分析，制造系统的连续故障分析，人造卫星的可靠性建模与仿真等。本书以Petri网为主要建模工具，介绍了一系列新的复杂系统可靠性形式化建模方法及其智能求解算法。全书共8章。第1章是Petri网基本概念及其对典型系统的可靠性建模。首先对Petri网的基本概念及其图形表示和分析方法进行了介绍；其次介绍了随机Peti网及其分析方法，并就其在可靠性分析中的应用及其他扩展Petri网在可靠性分析中的应用进行了综述；最后给出了典型系统的可靠性分析Petri网模型。第2章是基于模糊Petri网的复杂系统可靠性分析。首先讨论了现有模糊Petri网对模糊规则的表示及其模糊推理算法；其次分析了可靠性分析中模糊知识库的表示方法；在此基础上介绍了一种适用于复杂系统可靠性估计的模糊神经Petri网，并给出一种学习算法；最后介绍了一种收敛速度较快的基于粒子群优化算法的模糊Petri网学习方法。第3章是基于随机Peti网的可修系统可靠性模糊评价。在分析基于模糊数的系统可靠性估计及可修系统可靠性的入-T理论局限性基础上，把随机Peti网中的常数变迁率扩展为模糊数，利用模糊代数运算规则求解由随机Petri网得到的状态可达图的稳定状态概率模糊方程组，然后通过解模糊得到系统的可靠性指标；最后就非马尔可夫可修系统的可靠性随机Peti网建模进行了讨论，介绍了基于补充变量的非马尔可夫并行系统的可靠性建模方法。第4章是基于混合Peti网的分布式系统可靠性建模与分析。首先讨论了产品的环境适应性模型建立问题，着重介绍了基于云理论的产品环境适应性模型；然后结合混合Peti网的描述能力和部件的环境适应性模型，介绍了考虑环境因素的分布式系统可靠性建模及分析的受控混合随机Petri网方法。第5章是多状态系统可靠性分析的粗糙Petri网方法。首先介绍了一种从知识库中获得系统状态对各部件状态的依赖度和各部件状态对系统状态的重要度并提取出决策规则的算法；在此基础上定义了带有权重的状态向量范数和状态距离，以此来确定Petri网的弧权值和变迁阈值函数；其次给出一种基于粗糙Petri网模型的蒙特卡罗仿真算法；最后就属性依赖度问题进行了讨论，介绍了一种基于包含度理论的属性重要性度量方法，并将其应用于软件可靠性多模型综合动态预计中。第6章是多任务可重构实时系统可靠性建模与分析。在分析复杂系统可靠性计算基本方法基础上，介绍了基于具有记忆标识的有色Petri网分层建模的思想，并给出这种模型的可靠性估计方法；最后就分布式系统的实时性评价问题进行了讨论，介绍了一种时序着色模糊时间Petri网，用时序逻辑公式来限制着色Petri网的变迁引发行为，用模糊时间来表示各工作过程的时延特性和降级工作问题，通过估计在规定的时间内标识从任务开始状态到达任务完成状态的概率来评价系统的任务实时性。第7章是复杂系统可靠性智能分配与优化。介绍了系统可靠性分配原则、常用分配方法和可靠性成本函数，最后将一种改进型粒子群优化算法应用于复杂系统可靠性分配中。第8章是软件可靠性综合智能分析方法。首先介绍了软件可靠性的模型组成、基本假设和软件可靠性模型分类，然后介绍了四种典型软件可靠性模型，接着讨论了基于Kohonen网络的软件可靠性模型选择方法，最后讨论了软件可靠性多模型综合预测的神经网络方法和基于粒子群优化的自适应方法。在本书的写作过程中，参考了大量的文献，在此，向这些作者表示衷心的感谢！由于作者水平有限，书中难免存在不少错误与不妥之处，恳请读者给予批评指正。作者2011年1月
