科技日报北京7月2日电（记者张佳欣）瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员开辟了一种超快算法，即收集流算法。该算法成功解决了在收集中实现最年夜流量的同时最年夜限度下降传输本钱的问题。这类超快计较能力是研究高度复杂、数据丰硕、动态且快速转变的收集（例如生物学中的份子收集或年夜脑收集）的主要环节。

新算法能为任何类型的收集（包罗铁路、公路、水上开博体育交通和互联网）计较出最好且最低本钱的交通流量方案。其履行计较的速度极快，几近在计较机读取描写收集数据的刹时就可以供给解决方案。

原则上，所有计较方式在寻觅最好流量和最小本钱线路时，均需面临屡次迭代阐发收集的挑战。在此进程中，它们会一一阐发收集毗连状况，包罗哪些是开放的，哪些是封闭的，或是因为到达容量极限而堵塞的。

此前，计较机科学家在解决这一问题时，常常要在两种要害策略之间做出选择。一种是以铁路收集为模子，每次迭代都要计较全部收集部门并调剂交通流量；另外一种则受电网中电力流开导，在每次迭代入彀算全部收集，但对收集每一个部门的点窜流量利用统计平均值，以加速计较速度。

此刻，研究团队将这两种策略的优势连系，建立了一种全新的组合方式。新算法基在很多小型、高效且低本钱的计较步调，这些步调加在一路比一些单一的年夜型步调快很多。

计较最优流量的时候复杂度凡是以m的某个幂次方来表达，此中m代表计较机必需计较的收集中的毗连数。直到2000年，都没有任何算法的计较速度可以或许跨越m1.5。2004年，解决该问题所需的计较速度成功下降至m1.33。

新算法进一步解决了这一问题。利用该算法时，计较时候和收集范围以不异的速度增添，这或将改变全部收集流算法研究范畴。

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