据苏黎世联邦理工学院2024年6月28日消息，该学院的研究人员开发了一种超快算法——网络流算法，成功解决了在网络中实现最大流量的同时最大限度降低传输成本的问题。这种超快计算能力是研究高度复杂、数据丰富、动态且快速变化的网络（例如生物学中的分子网络或大脑网络）的重要环节。

所有计算方法在寻找最佳流量和最小成本路线时，均需面对多次迭代分析网络的挑战。解决这一问题通常有两种策略：一种是以铁路网络为模型，每次迭代都要计算整个网络部分并调整交通流量；另一种则受电网中电力流启发，在每次迭代中计算整个网络，但对网络每个部分的修改流量使用统计平均值。

研究团队结合上述两种策略的优势，创建了网络流算法，新算法基于许多小型、高效且低成本的计算步骤，这些步骤加在一起比一些单一的大型步骤快得多。

新算法能为任何类型的网络（包括铁路、公路、水上交通和互联网）计算出最佳且最低成本的交通流量方案。其执行计算的速度极快，几乎在计算机读取描述网络数据的瞬间就能提供解决方案。这或将改变整个网络流算法研究领域。

信息来源：

https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2024/06/researchers-at-eth-zurich-develop-the-fastest-possible-flow-algorithm.html

http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2024-07/03/content_573995.htm?div=-1