為了進一步提高邏輯網絡流（Logic Network Flow, LNF）在大規模問題上的計算效率，可以考慮以下幾個策略，特別是利用並行計算技術。首先，LNF的優化過程中，許多計算任務可以被獨立地執行，例如在分支界限（Branch and Bound, B&B）過程中，對於每個節點的求解可以在不同的處理器上同時進行。這樣可以顯著減少整體計算時間，特別是在處理複雜的邏輯規範時。
其次，可以將LNF的圖結構分割成多個子圖，並在不同的計算單元上進行處理。每個子圖可以獨立地進行流量計算和約束檢查，然後再將結果合併。這種方法不僅提高了計算效率，還能夠更好地利用現代多核處理器的計算能力。
此外，利用GPU（圖形處理單元）進行並行計算也是一個有效的選擇。由於LNF的計算涉及大量的矩陣運算和向量運算，GPU的並行處理能力可以顯著加速這些計算過程。通過將LNF的優化問題轉化為適合GPU計算的形式，可以進一步提升計算效率。