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Multidimensional robustness analysis for optimizing complex systems
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AI
DOI：10.1016/j.knosys.2025.113527.png)
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摘要
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本研究提出了一种用于分析系统运行鲁棒性的指标，重点关注性能、复杂性和稳定性作为关键组成部分。该方法整合了这些因素，能够评估系统满足其设计要求的能力、其内部动态和外部交互，以及其在受到扰动后恢复平衡的能力。该指标应用于三个案例研究：重症监护室、操作系统中的进程调度以及电动汽车的牵引与制动。结果表明，在鲁棒性较高的场景中，性能、复杂性和稳定性的贡献是平衡的，其中性能贡献约30%，复杂性和稳定性各贡献约35%。相比之下，鲁棒性较低的场景中这些组成部分的贡献差异更大。这些发现表明，所提出的指标是定量和定性分析的有效工具，为复杂系统中的决策提供更详细的视角。
Keyword:
Operational robustness
System performance
System complexity
System stability
Multidimensional analysis
AI总结
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期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
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