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互联网测量的研究促进了路由器级拓扑发现的发展，而网络层的子网能为其提供更详细的中间互补视图.针对子网边界条件以及完整性考虑不足引起的准确率较低问题，提出了一种多特征结合子网发现算法.研究了同一子网IP的traceroute路径特征，将多个特征结合设计更精准的子网边界判定条件.通过筛选子网的完整性，缩小候选子网的搜索空间，启发式求解子网发现问题.实验结果表明，本文算法与现有其他算法相比，能更准确地发现子网，有效地减少子网误报情况，同时效率有所提高.最后，对六个地理上分散的ISP进行子网推断，并分析了这些ISP之间常见的各种子网特征. 相似文献
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传统的网络架构无法满足用户对内容缓存的需求，并且在内容交付中存在低延迟要求和高通信成本之间的冲突.为了解决这些问题，在边缘节点横向协作场景下，提出了一种基于Lyapunov优化和分支定界法的在线内容缓存与交付算法，以平衡交付时延与成本、高效的决策内容缓存与内容交付.提出的算法基于Lyapunov优化理论分解连续问题为单时隙在线优化问题，并利用分支定界算法求解.仿真实验表明，提出的算法能在有限的内容交付成本预算下实现较低的平均内容交付时延、较高的内容命中率，并且能够自适应地平衡内容交付时延与交付成本. 相似文献
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