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一种大规模IP网络多链路拥塞推理算法
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基于最小集覆盖理论的拥塞链路推理算法，仅对共享瓶颈链路进行推理，当拥塞路径存在多条链路拥塞时，算法的推理性能急剧下降．针对该问题，提出一种基于贝叶斯最大后验（Bayesian maxlmum a-posterior，简称BMAP）改进的拉格朗日松弛次梯度推理算法（Lagrange relaxation sub-gradient algorithm based on BMAP，简称LRSBMAP）．针对推理算法中链路覆盖范围对算法推理性能的影响，以及探针部署及额外E2E路径探测发包的开销问题，提出设置度阈值（degree threshold value，简称DTV）参数预选待测IP网络收发包路由器节点，通过引入优选系数p在保证链路覆盖范围的基础上，兼顾开销问题，确保算法的推理性能．针对大规模IP网络多链路拥塞场景下，链路先验概率求解方程组系数矩阵的稀疏性，提出一种对称逐次超松弛（symmetry successlve over-relaxation，简称SSOR）分裂预处理共轭梯度法（preconditioned conjugate gradient method based on SSOR，简称PCG_SSOR）术解链路先验概率近似唯一解的方法。防止算法求解失败，实验验证了所提算法的准确性及鲁棒性．
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