A proposal for a semi-dynamically reconfigurable optical network optimization
Notice bibliographique
Résumé
The Routing and Wavelength Assignment (RWA) problem has attracted lots of attention in the research field for the past decade. Most of the existing works are the classic static RWA problem, which assumes every time for the reconfiguration, all the existing connections will be reconfigured. In a real operating network, the reconfiguration has to take the existing connections into consideration and any reconfiguration of the existing connection results in the disruption of the upper level traffic. The algorithms that are slow or do not consider the existing connections in the network cannot be used in the real-time reconfigurable network. In this paper, we propose the semi-dynamic/static network optimization problem that takes into consideration existing connections from the previous reconfiguration session. The objective function in the formulation is penalty-based, i.e., there are penalties for the reconfiguration of a connection, for the rejection of a connection demand and for the most congested link. Rules on the existing capacity and new demand in the new session are proposed. We have successfully used the Lagrange Relaxation (LR) and Subgradient Method to successfully solve this network optimization problem. This state-of-art frame work allows us to evaluate systematically some sample networks in terms of various network performances and behaviors. At the same time, excellent algorithm performance and efficient computation complexity are demonstrated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».