随着社会的进步和科学技术的发展,现代工业系统正向着功能综合化、设备多样化、信息集成化方向发展,从而导致系统规模越来越大,结构越来越复杂。首先,要分析这样庞大、复杂的系统以维持正常运转,减少故障发生,有必要就其可靠性进行科学的分析,以满足系统功能的实现。其次,建设现代化大型系统需要大量投资,这样大投资的系统的建设和运行,必须有科学的可靠性论证做基础。 研究可靠性问题的主要目标之一是寻求最好的办法提高系统的可靠性,可靠性优化有助于实现这一目标。实际中的许多重要系统都是复杂网络系统,本论文主要研究了桥式网络系统这一类典型复杂系统的系统可靠性分析方法,以及使用自适应遗传算法对其进行可靠性优化的问题。 本论文首先就桥式网络系统,分别采用了二项式展开法、网络系统分解法、最小路集法对其系统可靠性进行了分析,并给出了各种方法的优缺点。其次,介绍了遗传算法的理论、原理、方法和特点,以及如何对其进行改进以改善遗传算法的性能,着重介绍了在交叉概率和变异概率中引入自适应策略的自适应遗传算法。在实例仿真中,本文要解决的问题是在满足一定系统可靠性指标要求的条件下使投资最少,以取得最大的经济效益。对形成的非线性数学模型,采用遗传算法进行优化求解。同时,使用了行之有效的基于排名的选择策略、最优保存策略,以及交叉算子和变异算子的自适应技术,很好地改善了遗传算法的性能。 通过同其它优化方法的优化结果进行比较,证明了自适应遗传算法求解这类复杂系统可靠性优化问题更成功有效,也表明了自适应遗传算法的确有很强的能力来处理实际中的非常复杂的非线性目标规划问题。