基于贝叶斯网络与NSGA-II的复杂系统韧性增强方案评估与成本权衡方法研究

《Scientific Reports》：A hybrid decision method for enhancing resilience of complex systems integrating quantitative resilience evaluation and cost trade-offs

　　

摘要

高影响扰动容易导致复杂系统性能急剧下降甚至失效，从而引发潜在的安全风险、大量的维护成本和损失。投资提升复杂系统的韧性对于缓解高影响扰动事件造成的不利后果并确保系统运行安全至关重要。然而，在实际工程决策中，从众多潜在改进措施中识别有效方案，并定量平衡韧性收益与实施成本仍然具有挑战性。因此，本研究提出了一种整合韧性量化与成本权衡的混合决策方法，用于评估韧性增强方案并确定折衷方案。首先，进行失效分析以得出相应的韧性增强措施。然后，使用贝叶斯网络（BN）对不同韧性增强方案进行基于静态能力的定量评估。最后，使用非支配排序遗传算法 II（NSGA-II）生成成本 - 韧性帕累托前沿，并应用膝点法确定折衷方案。将该方法应用于复杂地形钻机，得出基准韧性得分为 0.3089。S₉ 被确定为无约束帕累托前沿的膝点，成本为 19.11 × 10⁴ 元人民币，韧性得分为 0.5718，而在附加 M₈ 要求下，S₂₁ 被确定为膝点，成本为 41.63 × 10⁴ 元人民币，韧性得分为 0.6545。这些结果证明了所提方法在不同决策要求下识别成本 - 韧性折衷方案的能力。