【摘 要】
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基于最小集覆盖理论的拥塞链路推理算法,仅对共享瓶颈链路进行推理,当拥塞路径存在多条链路拥塞时,算法的推理性能急剧下降.针对该问题,提出一种基于贝叶斯最大后验（Bayesian
【机 构】
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郑州航空工业管理学院电子通信工程学院,西北工业大学电子信息学院,中国人民解放军32147部队
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基于最小集覆盖理论的拥塞链路推理算法,仅对共享瓶颈链路进行推理,当拥塞路径存在多条链路拥塞时,算法的推理性能急剧下降.针对该问题,提出一种基于贝叶斯最大后验（Bayesian maximum a-posterior,简称BMAP）改进的拉格朗日松弛次梯度推理算法（Lagrange relaxation sub-gradient algorithm based on BMAP,简称LRSBMAP）.针对推理算法中链路覆盖范围对算法推理性能的影响,以及探针部署及额外E2E路径探测发包的开销问题,提出设置度阈值
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