许多多态网络如通信网络、交通网络、物流网络、电力输送与分配网络等广泛应用于现实世界，它们能否正常运行对国民经济和人民生活有着重要的影响，所以多态网络可靠度问题一直是学者们关注的课题。多态网络常被看作是一个有限流网络，网络的每条边具有相互独立的、有限的、取正整数的随机容量。对于这样的网络，我们常关注的是两终端可靠度问题，其定义为从源点s经过多态边流向汇点t的流量满足要求的概率。计算多态两终端可靠度最常用的方法是利用多态极小路(也称d-MP)，因为一旦知道了网络所有的d-MP，则两终端可靠度就可以通过容斥定理得到。因此，如何高效地求得d-MP是这些算法最重要的研究目标。基于最大流理论和分解技术，本文研究了求所有d-MP的实用算法。　　 首先，本文研究了d-流，最大流向量以及候选d-MP三者之间的关系，并给出在状态向量子集中寻找候选d-MP的方法。　　 其次，本文提出把候选d-MP转换为d-MP的方法。　　 最后，本文研究了状态向量成为候选d-MP的条件，并且给出基于分解技术求得网络所有d-MP的方法。　　 和文献中的算法相比较，本文所提出的算法具有如下两个优点：1)它不需要提前知道极小路或极小割；2)它不是以直接的方式去枚举d-MP，从而只需要枚举少量的状态向量。最后通过求解两个实例以及和其他算法的比较说明本算法更加有效，更加实用。