事件树、故障树、决策树与贝叶斯网络

事件树、故障树、决策树与贝叶斯网络
周建方，许智勇
河海大学机电学院，江苏常州（213022）
E-mail：rgxzy@
摘要：事件树、故障树和决策树分析法是系统分析的重要方法，能够对系统风险、系统薄弱环节等进行有效的分析，但存在表示结构复杂、不能表达更复杂变量等缺点。

贝叶斯网络作为一种新兴的系统分析工具，能够解决事件树、故障树和决策树的一些缺点。

本文较为系统地分析了两种方法之间的关系，并通过三个例子对其作了具体阐述。

关键词：事件树；故障树；决策树；贝叶斯网络
事件树（ET）、故障树（FT）和决策树（DT）是系统分析方法中重要并且得到广泛应用的方法[1~9]，该方法能够对系统的危险性、薄弱环节以及损益值等进行识别评价，具有简明、形象化的特点，体现了以系统工程方法研究问题的系统性、准确性和预测性。

但ET、FT和DT存在不能表达更复杂变量（如故障树不能表达多态变量）以及表示结构复杂等缺点。

贝叶斯网络（BN）是包含一个条件概率表的有向无环图，是目前不确定知识表达和推理领域中最有效的理论模型之一。

贝叶斯网络是人工智能、概率理论、图论、决策分析相结合的产物, 适用于表达和分析不确定性和概率性的事物, 应用于有条件地依赖多种控制因素的决策, 可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理[10，11]。

自1988年由Pearl 提出后[12,13]，已成为表示概率知识基础上的不确定性的有力工具，贝叶斯网络另外一个重要优点就是能够表达复杂变量并且结构简单（BN的大小随问题规模增加呈线性增长）。

由于事件树、故障树、决策树与贝叶斯网络都能有效的解决系统风险问题，故本文尝试将事件树、故障树和决策树向贝叶斯网络转化方法做统一的研究，其中故障树向贝叶斯网络的转化已有一些文献做过介绍[14,15]，而事件树和决策树向贝叶斯网络的转化的研究较少。

1. 事件树与贝叶斯网络
事件树分析（ETA ,Event Tree Analysis）方法是一种逻辑演绎分析方法，它在给定的一个初因事件的前提下，分析此初因事件可能导致的各种事件序列的结果，从而可以评价系统的可靠性和安全性。

T=年。

导致大坝风险图1是某坝的一个事件树模型[3]。

该坝的设计洪水重现期1000
r
失事的初始事件是入库洪水。

根据流量或洪水频率的区间划分，将事件树做首次分支。

在一定的入库洪水条件下，洪水位可能超越坝顶，亦可能不超越坝顶，这就形成了事件树的第二次分支；洪水漫顶情况下，大坝可能失事，亦可能不失事；同样，洪水不漫顶条件下，可能会发生渗透管涌或边坡失稳等结构失事事件，亦可能不发生。

这样，事件树形成了第三次分支。

该事件树的计算用子事件概率相乘和相加的组合，可求出总风险率为0.000479。

现使用贝叶斯网络分析法来分析该模型，事件树向贝叶斯网络转化可按如下步骤：
步骤1：对事件序列中的每个事件，在贝叶斯网络中建立一个节点，并根据该事件名称进行命名，对于重复事件只建立一个节点。

如入库洪水事件可对应贝叶斯网络中的Floor节点；
步骤2：对影响结果，建立一个子节点，根据后果的数目确定该节点的状态空间，并依照影响后果确定每个状态的名称。

如将漫顶失事和结构失事对应为贝叶斯网络中的Wreck
节点；
步骤3：将父节点和子节点用有向弧连接起来形成贝叶斯网络的拓扑结构；
步骤4：根据每个影响后果对应的事件序列和发生的概率确定子节点的条件概率表。

如图2中Overflow和wreck节点的条件概率表。

转换后贝叶斯网络模型如图2，其中节点按如下定义：Floor:入库洪水；Overflow:漫顶；Wreck：失事。

通过相应的贝叶斯网络软件(HUGIN)运算得系统的失效概率为0.00047884。

同时可以通
T<10000年的洪水（50.4％）是导过网络的双向推理功能计算出当该大坝失事时1000年≤
r
致该大坝失事的主要因素，相关工程设计人员可将有限的时间、资金投入到对主要风险因素处理上, 以求得最好的经济效益。

图1 某大坝的事件树
Figure1 a dam’s Event Tree
图2某大坝的贝叶斯网络模型
Figure2 a dam’s BN model
2. 故障树与贝叶斯网络
故障树分析法是以系统最不希望发生的事件作为发生的目标（顶事件），找出系统内可能发生的部件失效、环境变化、人为失误等因素（各种底事件）与系统失效之间的逻辑联系，用倒立树状图形表示出来。

它可用于系统故障分析，分析某项故障产生的原因；可用于系统故障模式识别，进行故障预测和诊断，找出系统中的薄弱环节，以便在设计中采取相应的改进，实现系统的设计优化。

如图3的某舰空导弹发动机意外点火的故障树是一个典型的故障树模型[6]，原文献计算出该发动机意外点火的概率为0.0021。

现用贝叶斯网络分析该问题。

首先将故障树向贝叶斯网络，转化步骤为如下：
步骤1：对故障树中的每个底事件与非底事件（中间事件和顶事件），在贝叶斯网络中建立一个父节点或子节点，并根据该事件名称进行命名，对于重复事件只建立一个节点。

如故障树中的Event1、Gate4对应贝叶斯网络中的父节点Event1和子节点Gate4；
步骤2：按照故障树中相应底事件的失效概率确定贝叶斯网络中父节点的先验概率；
步骤3：按照故障树中顶事件，中间事件和底事件之间的连接关系建立贝叶斯网络中节点之间的连接；
步骤4：按照故障树中的逻辑门确定贝叶斯网络中子节点的条件概率分布（逻辑门的转化可参照文献[14，15]）。

原故障树转化后的贝叶斯网络模型如图4，将其导入到HUGIN软件中运算出该发动机意外点火的概率为0.00205，和原文献结果相同。

若该发动机已发生意外点火，引起发生的原因按概率顺序为Event6（0.444）> Event5（0.415）> Event7（0.137）> Event1= Event2（0.0024）> Event4（0.000373）> Event3（0.000086）。

而这个结果是原故障树不易推导出来的。

3. 决策树与贝叶斯网络
所谓“决策”，就是为了实现特定的目标，在占有一定信息的基础上，根据主客观条件，
对需要决定的问题进行论证，从多种行动方案中选出最佳方案的过程。

决策的类型根据方案实现的不同可以划分为确定型决策和不确定型决策。

而决策树就是用来解决风险型决策问题。

它是解决决策问题时使用的一种分析工具，是用树状图形来分析和选择行动方案的一种系统分析方法。

图5是某微型汽车销售的决策树模型。

该微型汽车厂根据目前国内市场情况提出两种发展方案[9]，其一是换型，根据市场调研分析：成功的概率为62％，失败的概率为38％；方案二是对目前的产品进行技术改造，根据市场情况，成功的概率为74％，失败的概率为26％，无论采用哪种方案，都有保持原产量和增加产量两个方案。

根据市场调研结果整理分析，未来市场状况将较好的概率为32％，一般的概率为47％，较差的概率为21％，如果换型或技术改造的方案失败，只能继续生产原产品，现需要进行决策如何使企业获得最大的利润，按照决策树计算方法计算出最佳策略为换型并增产，收益为14.36，原文献计算结果有误（14.28）。

现使用贝叶斯网络来对该问题进行分析计算，先将决策树向贝叶斯网络的转化，步骤如下：
步骤1：将决策树中的每个决策结点、状态节点和结果节点分别对应到贝叶斯网络的决策节点、状态节点和效益节点，相同事件可合并为一个节点。

如将算例中换型或技改的决策对应到网络中的Decision决策节点、收益值对应网络中的U1效益节点等。

步骤2：根据具体情况给出父节点的先验概率和决策的类型。

如算例中市场不同状态的概率值可作为网络中Efficience1节点的先验概率，决策节点Output有两种状态：增产或原产量。

步骤3：根据决策树的逻辑关系用有向弧连接决策结点、状态结点以及效益节点。

步骤4：对中间节点给出条件概率表和效益节点条件损益值表。

如图6中U1节点的条件损益值表。

根据如上步骤，建立起如图6的贝叶斯网络模型，可见该模型比对应的决策树模型简单的多，将其导入到HUGIN软件中，得到采用换型并增产的决策可获得最大利润，为14.36单位。

4. 结束语
本文通过三个例子，系统总结介绍了事件树、故障树、决策树向贝叶斯网络的转化方法，从中可看出：
（1）事件树、故障树和决策树都可以按照一定的步骤向贝叶斯网络转化，也就是说贝叶斯网络同时具有事件树、故障树和决策树的功能；
（2）事件树、故障树和决策树对问题的表达方式不同，而贝叶斯网络表达方式统一，便于计算机软件处理；
（3）贝叶斯网络表示形式结构简单，其规模随问题增加呈线性增长，而事件树、故障树和决策树的规模随问题增加呈指数增长，因而贝叶斯网络更易用来处理复杂的系统；
（4）贝叶斯网络具有很方便的双向推理和自我学习更新功能，很容易找到系统的薄弱环节，这是事件树、故障树和决策树所欠缺的；
（5）由于贝叶斯网络极大的简化了模型表示方法，所以表示不如事件树、故障树和决策树形象，这给直观理解带来了不便。

总体来说，贝叶斯网络无论是在表达方式复杂程度上还是在运算速度上都明显优于对应
的事件树、故障树和决策树模型，这使得贝叶斯网络成为当前研究不确定性问题和系统决策的有力工具。

图3 发动机意外点火的故障树及基本事件发生概率
Figure3 the FT of a engine’s ignition and the probability of the basic incident
图4发动机意外点火的贝叶斯网络
Figure4 the BN of a engine’s ignition
图5微型汽车销售的决策树Figure5 The DT of a mini-car’s sale
图6微型汽车销售的贝叶斯网络模型Figure6 the BN of the mini-car’s sale
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Event Tree、Faulty Tree、Decision Tree and Bayesian
Network
Zhou Jianfang，Xu Zhiyong
College of Mechanical & Electrical Engineering，Hohai Univ.，Changzhou （213022）
Abstract
Event Tree、Faulty Tree and Decision Tree are the important methods in system analysis. They can analyze the weak factors and the risk of the system, and they also have some disadvantages at the same time, for example, they can not express more complex values and their models are complex and so on. As a new system analysis tool, Bayesian Network can outcome some shortcomings of these three Trees. The relationship of the two methods was introduced detailedly through giving three examples in this paper.
Keywords：Event Tree；Faulty Tree；Decision Tree；Bayesian Network
作者简介：周建方，男，汉族，1961年10月出生，江苏武进人，博士，教授，博士生导师，河海大学常州校区管委会主任，主要研究方向为弹性力学的Hamiltom理论和方法、工程结构的可靠性分析和力学分析、混凝土的断裂力学、损伤力学研究和碳纤维增强混凝土性能研究。