【摘 要】
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BDD（binary decision diagram）模型大小严重影响基于BDD的网络可靠性分析方法的性能，而所选定的变量排序又决定着BDD模型大小.然而，选择最佳变量排序是一个NP-hard问题，在实际应用中，通常采用启发式排序.其中，BFS（breadth-first-search）应用最为广泛，也被认为是最好的排序.为寻找新的高性能启发式排序，从分析基于边界集的BDD模型构建的动态过程入手
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61877055）；
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BDD（binary decision diagram）模型大小严重影响基于BDD的网络可靠性分析方法的性能，而所选定的变量排序又决定着BDD模型大小.然而，选择最佳变量排序是一个NP-hard问题，在实际应用中，通常采用启发式排序.其中，BFS（breadth-first-search）应用最为广泛，也被认为是最好的排序.为寻找新的高性能启发式排序，从分析基于边界集的BDD模型构建的动态过程入手，研究影响BDD模型大小的因素，得到启发式指导参数：BDD模型宽度和边界集总长度，提出排序起点选择方法和BDD模型宽度小优先的排序策略.大量实验表明，新提出的启发式排序能指导生成更小的BDD模型，从而提升基于BDD的网络可靠性分析方法的性能.
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