组合网络控制拓扑建模与鲁棒性分析仿真

摘要

组合网络最优决策控制拓扑建模与结构鲁棒性分析能够提高组合网络控制结构的抗干扰能力.在组合网络最优决策控制过程中,容易受到环境因素的干扰,无法形成固定的控制决策,影响了组合网络决策控制的鲁棒性测试.提出基于概率解析算法的组合网络控制结构鲁棒性测试方法.筛选组合网络中控制结构鲁棒性影响因素,建立鲁棒性影响因素数据集合,并对不同鲁棒性影响因素的权重进行计算.根据概率解析算法相关理论,获取组合网络最优决策控制鲁棒性影响因素的灵敏度函数和数据传输函数,对结构的鲁棒性进行准确的分析.实验结果表明,利用改进算法进行组合网络中最优决策控制结构鲁棒性分析,能够提高分析的准确性,满足组合网络应用的实际需求.