資料介紹
基于最小集覆蓋理論的擁塞鏈路推理算法,僅對共享瓶頸鏈路進(jìn)行推理,當(dāng)擁塞路徑存在多條鏈路擁塞時,算法的推理性能急劇下降.針對該問題,提出一種基于貝葉斯最大后驗(Bayesian maxlmum a-posterior,簡稱BMAP)改進(jìn)的拉格朗日松弛次梯度推理算法(Lagrange relaxation sub-gradient algorithm based on BMAP,簡稱LRSBMAP).針對推理算法中鏈路覆蓋范圍對算法推理性能的影響,以及探針部署及額外E2E路徑探測發(fā)包的開銷問題,提出設(shè)置度閾值(degree threshold value,簡稱DTV)參數(shù)預(yù)選待測IP網(wǎng)絡(luò)收發(fā)包路由器節(jié)點,通過引入優(yōu)選系數(shù)p在保證鏈路覆蓋范圍的基礎(chǔ)上,兼顧開銷問題,確保算法的推理性能.針對大規(guī)模IP網(wǎng)絡(luò)多鏈路擁塞場景下,鏈路先驗概率求解方程組系數(shù)矩陣的稀疏性,提出一種對稱逐次超松弛(symmetry successlve over-relaxation,簡稱SSOR)分裂預(yù)處理共軛梯度法(preconditioned conjugate gradient method based on SSOR,簡稱PCG_SSOR)術(shù)解鏈路先驗概率近似唯一解的方法。防止算法求解失敗,實驗驗證了所提算法的準(zhǔn)確性及魯棒性.
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