現(xiàn)實生活中的網絡系統(tǒng)都是在特定的條件下來執(zhí)行既定的任務。由于受自身或外界不確定性因素的影響，系統(tǒng)及其組成單元在運行過程中一般會表現(xiàn)出多種不同的性能水平，這樣的網絡系統(tǒng)稱之為多態(tài)網絡系統(tǒng)。相對于二態(tài)網絡系統(tǒng)模型（系統(tǒng)及其組成單元只有兩種不同的性能水平），多態(tài)網絡系統(tǒng)模型能夠更準確地描述和刻畫網絡系統(tǒng)的復雜行為，在系統(tǒng)性能評估研究領域得到了越來越多的重視和應用。可靠性是現(xiàn)代技術系統(tǒng)安全運行的基本屬性。在隨機性因素相互交織的環(huán)境中，人們越來越重視系統(tǒng)提供服務的可靠性，因此，可靠性已經成為系統(tǒng)規(guī)劃、設計、運行與管理的主要考量指標。作為評估復雜系統(tǒng)性能的基本工具，可靠性分析的主要目的之一在于對系統(tǒng)失效的可能性進行量化，它為人們提供了一種更有效的方式來理解系統(tǒng)在失效狀態(tài)下的相關特性。本文根據(jù)可靠性理論及網絡流理論，重點研究了多態(tài)網絡系統(tǒng)可靠性評估的多態(tài)極小路方法/多態(tài)極小割方法，費用約束下的多態(tài)網絡系統(tǒng)可靠性評估方法，以及可修復多態(tài)網絡系統(tǒng)可靠性評估方法。更具體地講，本論文的研究工作主要有以下幾個方面：（1）多態(tài)極小路方法是多態(tài)網絡系統(tǒng)可靠性評估的一種重要方法，該方法的核心是求解多態(tài)極小路問題。針對現(xiàn)有多態(tài)極小路數(shù)學模型的不足，根據(jù)多態(tài)極小路的特性定義了容量下界的概念，并利用容量下界構建了多態(tài)極小路的改進數(shù)學模型。在此基礎上，提出了一種求解多態(tài)極小路的高效算法，并把該算法推廣到求解無向網絡的多態(tài)極小路。理論分析與數(shù)值試驗都表明，提出的算法在求解多態(tài)極小路方面具有明顯的效率優(yōu)勢。（2）多態(tài)極小割方法也是多態(tài)網絡系統(tǒng)可靠性評估的一種重要方法，而求解多態(tài)極小路問題是該方法的核心。鑒于最小容量界在多態(tài)極小割問題中的重要作用，提出一種新的方法來尋找邊的最小容量界;根據(jù)最小容量界，構建了多態(tài)極小割的改進數(shù)學模型。在多態(tài)極小割問題中，重復多態(tài)極小割的判定與識別是最艱巨也是最富有具挑戰(zhàn)性的難題。從多態(tài)極小割的基本模型出發(fā)，深入研究了不同極小割產生重復多態(tài)極小割的深層次原因，并提出兩個重要的判定準則來識別重復多態(tài)極小割。根據(jù)得到的理論結果，提出了一種新的、更高效的多態(tài)極小割求解算法，該算法的時間復雜度小于等于現(xiàn)有算法的時間復雜度，而數(shù)值試驗的結果也表明，提出的算法在求解多態(tài)極小割方面具有顯著的效率優(yōu)勢。（3）在實際應用中，除了可靠性指標之外，系統(tǒng)的運行費用也是衡量網絡系統(tǒng)性能的重要指標之一。在資源約束條件下，費用問題關系網絡系統(tǒng)運行的成本效率，是管理者在決策過程中必須要考慮的一個重要因素。把可靠性指標和費用指標結合起來考慮多態(tài)網絡系統(tǒng)的綜合性能指標—費用約束下的可靠性，該性能指標可以利用費用約束下的多態(tài)極小路來計算。為了提高費用約束下的多態(tài)極小路的搜索效率，提出兩種有效的策略來縮減整個搜索空間。首先，利用容量下界的概念建立了費用約束下的多態(tài)極小路改進數(shù)學模型;其次，采用一種狀態(tài)向量集分解方法把整個搜索空間分解成多個互不相交的子空間，丟棄那些不合格的子空間，而僅在剩下的子空間中尋找費用約束下的多態(tài)極小路。理論分析與數(shù)值試驗都表明，提出的算法在求解費用約束下的多態(tài)極小路時更加實用、高效。（4）多態(tài)網絡系統(tǒng)本質上是一個退化系統(tǒng)，當系統(tǒng)的性能發(fā)生退化而導致其服務水平不能夠滿足要求時，有必要對系統(tǒng)開展修復工作。針對可修復多態(tài)網絡系統(tǒng)，提出了一個新的可靠性指標來衡量系統(tǒng)的性能。該可靠性指標不僅考慮網絡系統(tǒng)應提供的可接受服務水平（即容量水平），而且考慮把網絡系統(tǒng)從退化狀態(tài)恢復到初始狀態(tài)（最大狀態(tài)）時的修復費用約束問題。提出了一種高效分解算法來計算該可靠性指標。該分解算法首先把滿足容量水平的狀態(tài)向量從整個狀態(tài)向量空間中分離出來，然后再驗證它們是否滿足修復費用約束。由于只需對部分狀態(tài)向量而不是全部狀態(tài)向量進行枚舉驗證，該算法的計算效率明顯勝過傳統(tǒng)方法的計算效率。