基于多状态网络可靠度的Monte-Carlo(M-C)估计算法,考虑融合分层抽样和动态抽样的M-C估计算法.先在基于状态树搜索分层抽样方法的基础上,通过设定概率阈值α改变分层原则,使分层抽样便于实现;再利用动态抽样,在产生网络无效状态时动态生成网络各边的容量值,从而不需对所有边进行抽样即可产生无效网络状态,缩短了仿真时间.仿真实验表明,动态抽样能缩短仿真时间,但优势会随着网络可靠度的增大而逐步消失,较适用于可靠度低的多状态网络.
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