Scalable Design of p-Cycles for Node Protection without Candidate Pre-Enumeration
Notice bibliographique
Résumé
The problem of the design of p-cycles in WDM mesh networks under single link failure scenario has been extensively investigated; however, there are very fewer studies upon the design of p-cycles for protecting against a single node failure. In this paper, we develop a new scalable design approach for calculating p-cycles with node protection capability. Conventional design methods formulate the problem as an Integer Linear Program (ILP). To solve the ILP, the prerequisite is the enumeration of all possible cycle candidates in a network. As the number of cycles increases exponentially with the increase of the network size, these methods suffer from the scalability issue. We propose a new design and solution method based on large scale optimization tools, namely Column Generation (CG), where p-cycles are generated on the fly when needed and embedded in the optimization process. The main advantage of our CG-based method is that no p-cycles are a-priori off-line enumerated; the generation of the promising set of p-cycles is embedded in the optimization process. We have carried out intensive experiments on several network instances for comparing our method with an existing method in the literature. Numerical results show that our CG-based method outperforms the previous method in terms of scalability. As it is important for Internet service providers, we also compare the spare capacity requirement of p-cycles for link and node protection with that for link protection.
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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 | 0,000 |
| 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 ».