發明
中華民國
110132493
I 773507
預測系統可靠度之方法與裝置
國立陽明交通大學
2022/08/01
系統可靠度則定義為滿足MSN可滿足需求量之機率。在品質管理的範疇中,系統可靠度為一評估系統效能之指標,管理者可利用其指標衡量系統之狀態,進而改善其系統能力以滿足需求。現有求算系統可靠度方法利用最小路徑 (MP)概念找出滿足需求之下界向量 (d-MP),MP定義為能連接起點與終點且不會產生迴圈之傳輸邊集合;然而當系統規模上升或限制增加時,使用既有方法無法有效率地計算系統可靠度,難以即時管理當今快速變動且規模複雜之系統,因此本專利採用DNN模型在一給定需求水準之下即時預測系統可靠度,首先,將建構一MSN拓撲,並隨機生成其需求量、各傳輸邊容量及機率值為DNN模型之訓練資料,而既有方法求算之系統可靠度做為模型的訓練標籤。DNN模型之超參數組合,包含首層隱藏單元數量、訓練批量大小、學習速率、迭代次數透過BO這邊要全名方法迭代優化。最後將建構之DNN模型與現有方法演算法比較計算效率,探討預測之系統可靠度誤差與運算時間之差異,深度學習模型之應用能在可容許之誤差範圍內有效率地預測系統可靠度,進而幫助管理者有效管理複雜且大型之實務系統。
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