論文の概要: Application of Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks Based on the BAT-MCS for Binary-State Network Approximated Time-Dependent Reliability Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07837v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 03:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 00:44:03.223192
• Title: Application of Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks Based on the BAT-MCS for Binary-State Network Approximated Time-Dependent Reliability Problems
• Title（参考訳）: BAT-MCSに基づく長期記憶リカレントニューラルネットワークの2状態ネットワーク近似時間依存信頼性問題への適用
• Authors: Wei-Chang Yeh
• Abstract要約: 長寿命メモリ(LSTM)、モンテカルロシミュレーション(MCS)、バイナリ適応ツリーアルゴリズム(BAT)に基づくLSTM-BAT-MCSと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 提案したLSTM-BAT-MCSの優位性は、少なくとも10-4平均二乗誤差を持つ3つのベンチマークネットワークの実験結果によって実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5990720051907859
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Reliability is an important tool for evaluating the performance of modern networks. Currently, it is NP-hard and #P-hard to calculate the exact reliability of a binary-state network when the reliability of each component is assumed to be fixed. However, this assumption is unrealistic because the reliability of each component always varies with time. To meet this practical requirement, we propose a new algorithm called the LSTM-BAT-MCS, based on long short-term memory (LSTM), the Monte Carlo simulation (MCS), and the binary-adaption-tree algorithm (BAT). The superiority of the proposed LSTM-BAT-MCS was demonstrated by experimental results of three benchmark networks with at most 10-4 mean square error.
• Abstract（参考訳）: 信頼性は、現代のネットワークの性能を評価する重要なツールである。 現在、各コンポーネントの信頼性が固定されると仮定すると、NPハードと#Pハードでバイナリ状態ネットワークの正確な信頼性を計算することができる。 しかし、各コンポーネントの信頼性は常に時間によって異なるため、この仮定は非現実的である。 そこで本研究では,長寿命メモリ(LSTM),モンテカルロシミュレーション(MCS),バイナリ適応木アルゴリズム(BAT)に基づくLSTM-BAT-MCSと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 提案したLSTM-BAT-MCSの優位性は、少なくとも10-4平均二乗誤差を持つ3つのベンチマークネットワークの実験結果によって実証された。

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