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基于最小集覆蓋理論的擁塞鏈路推理算法，僅對共享瓶頸鏈路進行推理，當擁塞路徑存在多條鏈路擁塞時，算法的推理性能急劇下降．針對該問題，提出一種基于貝葉斯最大后驗（Bayesian maxlmum a-posterior，簡稱BMAP）改進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）．針對推理算法中鏈路覆蓋范圍對算法推理性能的影響，以及探針部署及額外E2E路徑探測發包的開銷問題，提出設置度閾值（degree threshold value，簡稱DTV）參數預選待測IP網絡收發包路由器節點，通過引入優選系數p在保證鏈路覆蓋范圍的基礎上，兼顧開銷問題，確保算法的推理性能．針對大規模IP網絡多鏈路擁塞場景下，鏈路先驗概率求解方程組系數矩陣的稀疏性，提出一種對稱逐次超松弛（symmetry successlve over-relaxation，簡稱SSOR）分裂預處理共軛梯度法（preconditioned conjugate gradient method based on SSOR，簡稱PCG_SSOR）術解鏈路先驗概率近似唯一解的方法。防止算法求解失敗，實驗驗證了所提算法的準確性及魯棒性．
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