预测增强最大流算法

计算提速32.2%

针对动态低轨卫星网络设计，引入学习增强的暖启动策略，在动态拓扑下显著加速最大流计算。

Guan, Xinjie · 万夕里

Sensors 2025

参数信息

计算时间减少

32.2 %

技术优势

计算耗时降低32.2%

学习增强的暖启动策略为福特-富尔克森算法生成近似最优初始流，减少增广步骤，加速动态条件下的计算。

动态网络适应性强

能量-时间扩展图框架联合建模时变星间可见性、有限星上处理能力和动态链路容量，使算法适应网络的频繁变化。

应用场景

• 卫星互联网流量调度：加速最大流计算，提升动态拓扑下流量调度的实时性。
• 低轨星座数据路由：快速求解最大流，优化低轨星座数据路由决策。
• 动态网络资源分配：在动态容量和存储约束下提供快速资源分配依据。