《可靠性與風險分析算法》是可靠性繫統工程和安全工程領域理論和應用相結合的基礎著作，闡述了復雜技術繫統可靠性和風險分析的多種概率統計相關算法，同時運用數值算例對理論進行支撐，書中大量的圖表直觀、形像地描述和解釋了理論與案例。該書作者Enrico Zio(齊奧)教授為可靠性工程與繫統安全工程的專家。該書內容全面詳實，基礎性強，適合作為高年級本科生或研究生課程教材，或作為本領域研究者的基礎理論資料。

Enrico Zio(齊奧)教授編著的這本《可靠性與風 險分析算法》主要介紹用概率的方法對事件進行定量 分析，闡述了復雜技術繫統可靠性和風險特征的多種 計算方法。主要內容包括：馬爾可夫方法對繫統建模 並進行可靠性和可用性分析的基礎，可靠性和可用性 分析的蒙特卡羅仿真理論，馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法 ，遺傳算法理論及應用，相關失效建模分析方法，重 要性度量以及靈敏度和不確定性分析等。同時，本書 設計可靠性和風險分析的多種方法，提供了超過30個 數值案例，並用大量圖表形像、直觀、準確地闡釋理 論和應用，具有很強的工程參考價值和學習價值。 本書主要面向從事可靠性和風險分析的工程技術 人員、科研人員、項目管理者，也可作為可靠性工程 、風險管理等學科的教學參考資料。

第1章 馬爾可夫可靠性和可用性分析
1.1 引言
1.2 離散時間離散狀態馬爾可夫過程
1.2.1 概念模型
1.2.2 狀態概率
1.2.3 多步轉移概率
1.2.4 基本方程的解法
1.2.5 遍歷繫統的穩定狀態概率
1.2.6 首達概率
1.3 連續時間離散狀態馬爾可夫過程
1.3.1 概念模型
1.3.2 基本方程的解法
1.3.3 故障強度
1.3.4 已知狀態的平均占用時間
1.3.5 繫統可用性
1.3.6 繫統可靠性
參考文獻
第2章 可靠性和可用性分析的蒙特卡羅仿真
2.1 引言
2.2 繫統工程中的蒙特卡羅仿真
2.3 繫統不可靠度和不可用度估計的蒙特卡羅仿真
2.3.1 蒙特卡羅仿真過程
2.3.2 直接和間接蒙特卡羅仿真
參考文獻
第3章 可靠性和可用性分析中的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
3.1 引言
3.2 Metropolis-Hastings算法
3.3 Gibbs抽樣
3.4 可逆跳MCMC算法
3.4.1 零部件性能退化或提高條件下失效率的估計
3.4.2 疲勞退化過程的參數估計
3.5 貝葉斯*新
3.6 MCMC算法實現的實際問題
3.6.1 動力學方程K(.|.)的選擇
3.6.2 老煉期
3.6.3 迭代次數
3.6.4 初始條件
3.6.5 其他算法
參考文獻
第4章 遺傳算法基礎及其在繫統可靠性和可用性優化中的應用
4.1 引言
4.2 遺傳算法簡介
4.3 標準遺傳算法
4.4 染色體適應度的仿射變換
4.5 **育種程序
4.6 育種程序的效率
4.6.1 品質因數
4.6.2 測試函數
4.6.3 結論
4.7 物種和生態位的誘導
4.7.1 地理隔離
4.7.2 空間配種
4.7.3 共享
4.8 多目標優化
4.9 遺傳算法在RAMS中的應用
4.10 實例
4.10.1 繫統設計的多目標優化：一個簡單應用
4.10.2 核安全繫統檢查策略的多目標優化
4.11 討論
參考文獻
第5章 相關失效
5.1 引言
5.2 一般分類
5.3 相關失效的識別與預防措施
5.4 相關失效的定義
5.5 相關失效的分析方法
5.5.1 顯式方法的實例
5.5.2 隱式方法為相關失效建模的實例
5.6 共因失效分析的方法論體繫
5.6.1 繫統邏輯模型的建立
5.6.2 共因元件組的識別
5.6.3 共因失效建模和數據分析
參考文獻
第6章 重要性度量
6.1 引言
6.2 Bimbaum方法
6.2.1 與繫統結構函數的關繫
6.3 臨界重要性
6.4 Fussell-Vesely方法
6.5 風險增加當量和風險降低當量
6.5.1 風險增加當量
6.5.2 風險降低當量
6.6 重要性度量的分析和局限
6.7 廣義風險重要性度量方法
6.8 多重基本事件的重要性度量
6.8.1 風險增加當量
6.8.2 Bimbaum重要度
6.8.3 Fussell-Vesely重要度
6.8.4 風險降低當量
6.9 繫統風險變化的重要性度量方法之間的關繫
6.10 微分重要性度量方法(DIM)
6.11 多狀態繫統的重要性度量
6.11.1 引言
6.11.2 多狀態繫統模型
6.11.3 多狀態繫統的重要性度量
6.11.4 基於多狀態組件性能限制的重要性度量
6.11.5 多狀態繫統重要性度量方法的比較
參考文獻
第7章 不確定性和靈敏度分析的基本概念
7.1 引言
7.2 局部和全局不確定性分析
7.3 近似分析方法：矩法
7.4 離散方法
7.4.1 標稱範圍的靈敏度
7.4.2 事件和概率樹
7.4.3 離散概率方法
7.5 蒙特卡羅方法
7.6 線性回歸法
7.7 方差分解法
7.8 Sobol指標和Fourier振幅靈敏度測試
7.9 模型結構不確定性
7.9.1 替代模型法
7.9.2 調節因子法
參考文獻
附錄