p-cycle network design with hop limits and circumference limits
Notice bibliographique
Résumé
p-cycles offer an approach to protection of optical transport networks which is as fast as a ring-based network but with mesh-like capacity efficiency. One misconception about p-cycle designs seems to be that they involve long protection paths, even though it is trivial to limit the circumference of cycles admitted to the design problem. In addition, through straddling span considerations the average protection path on a p-cycle is actually shorter than in a corresponding ring. Nonetheless there are some open questions regarding path and cycle circumference limit effects with p-cycles. One question is whether p-cycle networks exhibit a "threshold hop-limit" effect corresponding to that well-known aspect of span-restorable mesh networks. (Beyond the threshold hop-limit there are negligible savings in capacity.) To study this question we extend the existing p-cycle network design theory to include the capability of direct restriction of protection path lengths, rather than indirect restriction through circumference limits. A second, quite practical question is to ask how well simple limitation of cycle circumferences serves as a surrogate for a more involved design method of directly asserting a hop (or distance) limit on the maximum length of protection paths. The answers to the questions and the methods developed to address them both enhance our ability to design p-cycle networks in which optically transparent length may affect transmission quality, or where the length of protection paths may affect cost if regeneration is required en route of a protection path. The main findings are that p-cycles do exhibit threshold hop-limiting effects (at about two or three hops above those in corresponding mesh networks) and that cycle limiting is a simple and effective surrogate for direct limitation on path lengths in p-cycle design problems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».