A Lagrangean decomposition approach for the routing and wavelength assignment in multifiber WDM networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of routing and wavelength assignment (RWA) in multifiber WDM networks assuming neither a special topology nor wavelength converters. Given a set of connection requests, the number of fibers deployed on each link, and the number of wavelengths a fiber can support, we seek to maximize the number of lightpaths that can be established. We formulate the problem as an integer linear program (ILP), whose validity is proven by showing that the selected lightpaths can indeed be realized by properly configuring the optical switches. Furthermore, using a Lagrangean decomposition approach, the problem formulation is significantly simplified. The main advantage of our approach is that, independent of the number of wavelengths, provably optimal solutions to the problem can be obtained by considering only one wavelength in the formulation, leading to highly efficient and scalable algorithms. Although our formulation is path-flow based rather than link-flow based, we prove that, even if all, possibly exponentially many, paths are considered, its linear programming (LP) relaxation can always be solved in polynomial time. We use the branch-and-bound algorithm in the CPLEX optimization package to solve the resulting ILP formulation. Computational results confirm the high efficiency of the Lagrangean decomposition approach.
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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 découle