廣告瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種超快算法，即網(wǎng)絡(luò)流算法。該算法成功解決了在網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)最大流量的同時(shí)最大限度降低傳輸成本的問題。這種超快計(jì)算能力是研究高度復(fù)雜、數(shù)據(jù)豐富、動態(tài)且快速變化的網(wǎng)絡(luò)（例如生物學(xué)中的分子網(wǎng)絡(luò)或大腦網(wǎng)絡(luò)）的重要環(huán)節(jié)。
新算法能為任何類型的網(wǎng)絡(luò)（包括鐵路、公路、水上交通和互聯(lián)網(wǎng)）計(jì)算出最佳且最低成本的交通流量方案。其執(zhí)行計(jì)算的速度極快，幾乎在計(jì)算機(jī)讀取描述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的瞬間就能提供解決方案。
原則上，所有計(jì)算方法在尋找最佳流量和最小成本路線時(shí)，均需面對多次迭代分析網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)。在此過程中，它們會逐一分析網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)，包括哪些是開放的，哪些是關(guān)閉的，或是由于達(dá)到容量極限而擁塞的。
此前，計(jì)算機(jī)科學(xué)家在解決這一問題時(shí)，往往要在兩種關(guān)鍵策略之間做出選擇。一種是以鐵路網(wǎng)絡(luò)為模型，每次迭代都要計(jì)算整個(gè)網(wǎng)絡(luò)部分并調(diào)整交通流量；另一種則受電網(wǎng)中電力流啟發(fā)，在每次迭代中計(jì)算整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，但對網(wǎng)絡(luò)每個(gè)部分的修改流量使用統(tǒng)計(jì)平均值，以加快計(jì)算速度。
現(xiàn)在，研究團(tuán)隊(duì)將這兩種策略的優(yōu)勢結(jié)合，創(chuàng)建了一種全新的組合方法。新算法基于許多小型、高效且低成本的計(jì)算步驟，這些步驟加在一起比一些單一的大型步驟快得多。
計(jì)算最優(yōu)流量的時(shí)間復(fù)雜度通常以m的某個(gè)冪次方來表達(dá)，其中m代表計(jì)算機(jī)必須計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)中的連接數(shù)。直到2000年，都沒有任何算法的計(jì)算速度能夠超過m1.5。2004年，解決該問題所需的計(jì)算速度成功降低至m1.33。
新算法進(jìn)一步解決了這一問題。使用該算法時(shí)，計(jì)算時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模以相同的速度增加，這或?qū)⒏淖冋麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)流算法研究領(lǐng)域。
瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種超快算法，即網(wǎng)絡(luò)流算法。該算法成功解決了在網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)最大流量的同時(shí)最大限度降低傳輸成本的問題。這種超快計(jì)算能力是研究高度復(fù)雜、數(shù)據(jù)豐富、動態(tài)且快速變化的網(wǎng)絡(luò)（例如生物學(xué)中的分子網(wǎng)絡(luò)或大腦網(wǎng)絡(luò)）的重要環(huán)節(jié)。
新算法能為任何類型的網(wǎng)絡(luò)（包括鐵路、公路、水上交通和互聯(lián)網(wǎng)）計(jì)算出最佳且最低成本的交通流量方案。其執(zhí)行計(jì)算的速度極快，幾乎在計(jì)算機(jī)讀取描述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的瞬間就能提供解決方案。
原則上，所有計(jì)算方法在尋找最佳流量和最小成本路線時(shí)，均需面對多次迭代分析網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)。在此過程中，它們會逐一分析網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)，包括哪些是開放的，哪些是關(guān)閉的，或是由于達(dá)到容量極限而擁塞的。
此前，計(jì)算機(jī)科學(xué)家在解決這一問題時(shí)，往往要在兩種關(guān)鍵策略之間做出選擇。一種是以鐵路網(wǎng)絡(luò)為模型，每次迭代都要計(jì)算整個(gè)網(wǎng)絡(luò)部分并調(diào)整交通流量；另一種則受電網(wǎng)中電力流啟發(fā)，在每次迭代中計(jì)算整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，但對網(wǎng)絡(luò)每個(gè)部分的修改流量使用統(tǒng)計(jì)平均值，以加快計(jì)算速度。
現(xiàn)在，研究團(tuán)隊(duì)將這兩種策略的優(yōu)勢結(jié)合，創(chuàng)建了一種全新的組合方法。新算法基于許多小型、高效且低成本的計(jì)算步驟，這些步驟加在一起比一些單一的大型步驟快得多。
計(jì)算最優(yōu)流量的時(shí)間復(fù)雜度通常以m的某個(gè)冪次方來表達(dá)，其中m代表計(jì)算機(jī)必須計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)中的連接數(shù)。直到2000年，都沒有任何算法的計(jì)算速度能夠超過m1.5。2004年，解決該問題所需的計(jì)算速度成功降低至m1.33。
新算法進(jìn)一步解決了這一問題。使用該算法時(shí)，計(jì)算時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模以相同的速度增加，這或?qū)⒏淖冋麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)流算法研究領(lǐng)域。
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