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职员开发了一种超快算法，即收集流算法。该算法乐成解决了于收集中实现最年夜流量的同时最年夜限度降低传输成本的问题。这类超快计较威力是研究高度繁杂、数据富厚、动态且倏地变迁的收集（例如生物学中的份子收集或者年夜脑收集）的主要环节。

新算法能为任何类型的收集（包孕铁路、公路、水上交通以及互联网）计较出最好且最低成本的交通流量方案。其履行计较的速率极快，险些于计较机读取描写收集数据的刹时就能提供解决方案。

准则上，所有计较要领于寻觅最好流量以及最小成本线路时，均需面临屡次迭代阐发收集的应战。于此历程中，它们会一一阐发收集毗连状况，包孕哪些是开放的，哪些是封闭的，或者是因为到达容量极限而堵塞的。

此前，计较机科学家于解决这一问题时，每每要于两种要害计谋之间做出选择。一种因此铁路收集为模子，每一次迭代都要计较���整个收集部门并调解交通流量；另外一种则受电网中电力流开导，于每一次迭代入彀算整个收集，但对于收集每一个部门的修改流量使用统计平均值，以加速计较速率。

此刻，研究团队将这两种计谋的上风联合，创立了一种全新的组合要领。新算法基在很多小型、高效且低成本的计较步调，这些步调加于一路比一些单一的年夜型步调快患上多。

计较最优流量的时间繁杂度凡是以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率可以或许跨越m1.5。2004年，解决该问题所需的计较速率乐成降低至m1.33。

新算法进一步解决了这一问题。使用该算法时，计较时间以及收集范围以不异的速率增长，这或者将转变整个收集流算法研究范畴。