基于贝叶斯疑似度的启发式故障定位算法

故障定位问题理论上已经证明为np-hard问题.为了降低计算复杂度,以概率加权的二分图作为故障传播模型,提出了一种基于贝叶斯疑似度的启发式故障定位算法(bayesiansuspecteddegreefaultlocalizationalgorithm,简称bsd).引入贝叶斯疑似度,对所有故障仅计算一遍;同时采用增量覆盖方式,使算法具有较低的计算复杂度o(|f|×|s|).仿真实验结果表明,bsd算法具有较高的故障检测率和较低的故障误检率,即使在部分告警无法观察、告警丢失和虚假等情况下,算法依然具有较高的故障检测率.bsd算法具有多项式计算复杂度,可以满足大规模通信网故障定位的要求.