基础设施网络的持续稳定运行一直是学术界和工业界共同关注的重点。然而,自然灾害、蓄意破坏等灾害事件使得基础设施网络,如:通信、电力、天然气、交通、水供应系统的失效概率与风险日益增加,严重影响人民生活与社会安全。现有的系统安全性理论立足于风险视角,关注灾害事件的可能性和严重性,已经无法保证国民经济的稳定发展。因此,具有良好韧性的基础设施正成为众多国家发展过程中追求的目标,即要求基础设施网络具有较强的抗毁性、存活性、适应性与恢复性。由于灾害事件具有不可预测、不可控制的特点,人们难以准确地描述其发生与扩散机制,基础设施网络应对灾害事件的抵抗、存活、适应和恢复能力无法准确定量反映,在揭示基础设施网络的灾害响应规律时将不可避免地产生不确定性。因此,在考虑灾害事件的不确定性下,计算基础设施网络韧性重要度与优化韧性成为当前基础设施可靠性与安全性领域研究的难点。本论文立足于韧性视角,针对灾害事件引起的不确定性,开展基础设施网络重要度分析与优化方法研究。本文主要研究内容和创新点有:(1)提出了一种考虑恢复过程的多状态基础设施网络韧性重要度分析方法。针对基础设施网络恢复过程中的关键部件识别问题,定义了灾害事件下的网络最小恢复路径以量化网络恢复性,并构建两个度量部件恢复影响网络性能恢复水平和恢复时间的指标。在此基础上,将两者作为输入构建灾害事件下的部件重要度指标,将其用概率分布描述,并利用科普兰分数法进行部件重要度的随机排序。算例分析表明,部件的重要度会随着故障规模和用户最小流量需求的改变而改变;同时,如果部件具有多状态特征,将部分部件恢复至中间状态,可以实现更有效的网络韧性提升。(2)提出了一种考虑灾害事件随机性的基础设施网络优化设计与恢复决策分析方法。本论文综合考虑灾前设计和灾后恢复的影响,揭示了基础设施网络在整个灾害响应阶段的性能演变规律,构建了二阶段混合整数随机非线性规划模型,考虑了灾害事件随机性对基础设施网络韧性的影响,从而保证韧性策略的稳健性。最后,针对该优化问题模型的块状结构,利用分解算法对模型进行优化求解。算例分析表明,综合考虑基础设施网络的灾前设计和灾后恢复能够使基础设施网络在应对不同灾害事件时都保持较高水平的韧性;同时,考虑灾害事件随机性的影响可以降低基础设施网络在整个灾害响应阶段的总费用。(3)提出了一种考虑内源不确定性的基础设施网络优化设计与恢复决策方法。针对决策者对随机信息的掌握程度会随着决策的改变而改变这一现象,推导了内源不确定性下的情景发生概率,构建了二阶段混合整数随机非线性规划模型。针对该优化问题模型中存在二元线性项和多元线性项,利用概率链重组和线性化重组方法进行线性化处理,从而将非线性模型转化为线性模型。最后,再根据优化问题模型的块状结构,利用分解算法对模型进行优化求解。算例分析表明,综合考虑基础设施网络的灾前设计和灾后恢复不仅能够降低基础设施网络在整个灾害响应阶段的总费用,而且使基础设施网络在应对不同灾害事件时都保持较高水平的韧性;同时,发现基础设施网络的韧性由网络失效概率、网络结构、恢复资源等因素共同决定。