TeXCP算法是Sigcomm05上提出的一种用于MPLS网络中的在线负载平衡算法。该算法具有控制论上的稳定性,能适应业务变化自动调整到新的平衡点,与其它的在线负载平衡算法相比,该算法能较快的收敛到平衡点。但TeXCP只能在预建立的路径集内响应业务需求的变化,对超出该范围的业务需求变化则不能有很好的性能表现。COPE(Common-case Optimization with Penalty Envelope)是在Sigcomm06上提出的一种能在最坏流量需求下提供性能保证,在可预测需求范围内优化的路由算法。但是COPE是一种离线算法,不能像在线算法那样能实时快速的响应业务变化。本文将COPE算法中的Penalty Envelop思想引入到TeXCP算法中,提出了一个能适应不确定流量需求的在线负载平衡算法——PETeXCP。算法的出发点是:在流量需求在预测之内的情形下,采用TeXCP算法实现流量的自动调节达到多径负载均衡;当出现超出预测的流量需求时,通过调整路径集并在新的路径集上进行负载平衡,保证最坏情形下的性能在可接受的范围内。PETeXCP算法对TeXCP算法做了如下扩充:增加了路径集的管理功能,能够根据网络链路状况实时调整活动路径集、备用路径集和不活动路径集;扩展了原TeXCP代理的探测功能,使其在探测活动路径状态的同时也探测备用路径和不活动路径的状态;修改了原TeXCP算法,使其能动态选择新的路径并在新的路径中进行多径负载均衡。作者还在NS-2的MNS2.0仿真环境中实现了上述算法。仿真试验表明,新算法在预测之外的流量需求出现时,有效的降低了网络的最大链路利用率,减小了网络的拥塞,使网络在出现预测之外的流量需求时有可以接受的性能。