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为了降低网络运营费用与改进网络性能，采用近年来新出现的一种高效的群智能搜索方法——粒子群优化算法求解计算机通信网络中链路容量与流量分配（CFA）问题。大量的计算机仿真实验结果验证了该算法在CFA问题中的有效性，而且与传统的拉格朗日松弛及子梯度寻优算法相比，解的质量有了大幅度的提高。与遗传算法相比，该算法在复杂性及运行速度等方面更具优越性。