基于rLFA技术的性能优化及重路由选择算法研究

为进一步提高网络单故障快速恢复能力,基于改进的Remote Loop-Free Alternates(rLFA)重路由技术,提出一种采用混沌粒子群并考虑网络物理传输代价和拥塞代价的重路由选择算法。首先基于rLFA的隧道建立方法对其进行改进,结合引入隧道技术的链路增补方法来实现故障全覆盖,通过设置权重因子来保证在不同业务量下的重路由选择针对性。实验表明,改进的rLFA能进一步提高网络单故障覆盖率,同时结合链路增补方法在保证故障完全覆盖的情况下能够大幅度减少链路增补数量;路由选择算法能够动态选择不同业务量下的重路由路径,在提高网络单故障环境下的传输效率的同时也实现了负载均衡。

左前额叶与趋近动机加工的关系

在加工正性情绪时,前额叶左侧激活水平大于右侧,而正性情绪往往伴随着趋近动机。因此为了探索这种左前额叶相对激活现象反映的究竟是正性情绪加工还是趋近动机加工,文章总结了两个研究领域中的有关证据:来自特质或状态愤怒情绪与左前额叶相对激活关系的研究证据和来自身体姿势变化(包括整体姿势变化和单侧肌肉紧缩)对左前额叶相对激活影响的研究证据。前者的一致发现是:左前额叶参与加工由愤怒情绪引发的趋近动机。后者的一致发现是:不同的身体姿势能够改变左前额叶的相对激活水平。两个领域的研究证据汇聚起来证明左前额叶参与加工趋近动机。文章还指出了将来研究的注意事项和可能方向:精确定义回避型愤怒;探索愤怒情绪是否在加工晚期诱发趋近或回避动机;探索不同方式诱发的趋近动机是否在脑机制上存在差异。