Abstract-We utformar effektiva algoritmer för att konstruera, utvärdera och approximera ett markovianskt pålitlighetssystem med kaskadfel. Modellen, som tidigare övervägdes av Iyer et al., representerar ett kaskadfel som ett träd av komponenter som omedelbart och probabilistiskt misslyckas. Att bygga Markov-kedjan innebär betydande beräkningsutmaningar eftersom det kräver att man genererar och utvärderar alla sådana möjliga träd, men antalet träd kan växa exponentiellt i modellens storlek. Vår nya algoritm minskar runtimes av order av magnitud jämfört med en tidigare metod som utformats av Iyer et al. Dessutom föreslår vi några effektiva approximationer baserade på idén om mest sannolika vägar för att misslyckas med att ytterligare avsevärt minska beräkningstiden genom att istället konstruera en modell som endast använder en delmängd av träden. Vi får också fram två nya tillförlitlighetsåtgärder relaterade till fördelningen av storleken på en kaskad. Vi presenterar numeriska resultat som visar hur effektiva våra strategier är. För en modell av ett stort moln beräkningssystem, våra approximationer minskar beräkningstiderna genom storleksordningar med bara några procent fel i de beräknade tillförlitlighet åtgärder.
Sanghavi m.fl. REF utformade en effektiv algoritm för att konstruera ett Markov-tillförlitlighetssystem med kaskadfel.
Efficient Algorithms for Analyzing Cascading Failures in a Markovian Dependability Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Reliability', 'journal': 'IEEE Transactions on Reliability', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}