Regular graph-based logical topology design in multi-hop optical networks.
Notice bibliographique
Résumé
Existing approaches for logical topology design and routing for multi-hop optical networks become intractable for large networks. One approach which has been used is to treat the logical topology design problem separately from the routing problem which can be solved as a LP problem. The straightforward formulation of the LP problem has been reported but this is also feasible only for relatively smaller networks since the basis size for the simplex method is O(n3) where n is the number of nodes in the network. In this paper, by exploiting the special structure of the routing problem, we present an efficient column generation scheme embedded into the revised simplex method. This approach makes it feasible to handle networks with relatively large number of nodes. To study the approach experimentally we have used a number of traffic based heuristics for generating the logical topologies. These include a variation of the well known HLDA heuristic and two simple traffic based heuristics to generate logical topologies based on regular graphs. Many researchers feel that regular graphs are not well suited for wide area optical networks. The interesting result is that logical topologies based on regular graphs perform quite well compared to others. This suggests that it is useful to consider regular graphs as possible topologies for wide area networks and should be included as potential candidates for large wide area networks. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2001 .H36. Source: Masters Abstracts International, Volume: 40-03, page: 0722. Advisers: Arunita Jaekel; Yash P. Aneja. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2001.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».