粒子群算法模型当网络规模变大时，所建立数学模型求解方法的有效性

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，主要用于解决优化问题。当网络规模变大时，所建立的数学模型求解方法的有效性可能会受到影响。

在处理大规模网络时，粒子群算法可能会遇到维数灾难问题，即随着网络规模的增加，算法的复杂度呈指数级增长。因此，在处理大规模网络时，需要采用一些优化策略，如分布式粒子群算法、基于子空间的粒子群算法等，来提高算法的效率和求解质量。

另外，还可以采用一些改进的粒子群算法，如混沌粒子群算法、蚁群粒子群算法等，来增强算法的全局搜索能力和局部搜索能力，从而提高算法的求解效果。

总之，针对大规模网络，粒子群算法需要采用一些优化策略和改进算法，以提高算法的求解效率和求解质量。