弹性指的是系统从破坏或创伤事件中恢复并返回到以前或正常工作的能力。弹性被认为是系统的一种内在能力和固有属性。弹性系统通过提高在中断期间吸收损伤传播的能力,降低了损坏或失败的可能性。要想减少诸如社会和经济影响等后果,应加强对中断的适应,以便系统及时恢复。随着生态、工程、经济等各种领域中弹性的不断应用和扩展,近年来弹性在学术领域得到了更广泛的理解。弹性工程可以被视为系统安全工程的延伸,弹性工程系统一直被提倡作为一种新的安全管理范例,也受到越来越多的关注和应用。综合来说,对弹性的研究存在以下几个方面的不足。第一,研究深度不够,大多数停留在表面分析,比如弹性的度量问题,大多数文献使用定性评估方法来评估系统弹性,这种评估方法较为抽象,并没有定量评估方法直观易懂。第二,在弹性系统的网络建模与分析上也存在一定困难,并且很少有文献将维修策略的考虑纳入系统的弹性恢复和弹性评估中,也缺乏相应维修策略的制定与分析以及相对应的实例应用。第三,在涉及弹性恢复的维修策略制定方面,也缺乏对一般情况和紧急情况的分类讨论情况。第四,现有系统恢复策略中算法的适应值函数设置很少涉及到任务重要度信息,在时间和备件方面的约束也相对较少。这样难以模拟出有限时间内的抢修和紧急抢修的实际情况,所以也难以得到相对应的抢修和紧急系统弹性恢复策略。针对以上情况,本文首先总结出弹性的定义以及度量标准,包括定性度量以及定量度量方法。在弹性系统网络的建模中加入相对应的基础信息,对弹性恢复策略的制定分为一般情况和紧急情况进行分类讨论。对遗传算法中的祖先种群的产生方面进行改进,根据优先度模型和轮盘赌策略产生一半的初始个体。使用改进的遗传算法进行维修策略的制定。在一般情况中,将经济费用作为优化目标,考虑分组维修模式,将遗传算法用于求解经济费用最低的弹性恢复策略。在紧急情况中,将任务重要度作为优化目标,将改进的遗传算法用于求解系统在有限时间内,考虑分组并行维修和优先恢复关键重要功能的弹性恢复策略,将任务重要度、时间、备件以及分组并行维修因素纳入系统弹性的研究范围内,进行深入的系统弹性分析研究。最后进行系统弹性的定量评估,并且将此弹性恢复策略与普通恢复策略进行对比分析,体现出此维修策略以及此系统弹性能力的优良。