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基于最小集覆蓋理論的擁塞鏈路推理算法，僅對(duì)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(shí)，算法的推理性能急劇下降．針對(duì)該問題，提出一種基于貝葉斯最大后驗(yàn)（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(duì)推理算法中鏈路覆蓋范圍對(duì)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(diǎn)，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(duì)大規(guī)模IP網(wǎng)絡(luò)多鏈路擁塞場景下，鏈路先驗(yàn)概率求解方程組系數(shù)矩陣的稀疏性，提出一種對(duì)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(yàn)概率近似唯一解的方法。防止算法求解失敗，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的準(zhǔn)確性及魯棒性．
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