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Enregistrement W2051621878 · doi:10.1109/glocom.2006.402

OPN08-03: Backup Path Re-optimizations for Shared Path Protection in Multi-domain Networks

2006· article· en· W2051621878 sur OpenAlexaff
Brigitte Jaumard, Dieu Linh Truong

Notice bibliographique

RevueGlobecom · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackupComputer sciencePath (computing)Distributed computingScalabilityComputer networkPath protectionRouting (electronic design automation)Domain (mathematical analysis)MathematicsWavelength-division multiplexingOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the context of dynamic routing models for shared path protection in multi-domain networks, we propose a backup path re-optimization phase with possible rerouting of the existing backup paths in order to increase the bandwidth sharing among them while minimizing the network backup cost. The re- optimization phase is activated periodically or when routing a new connection fails because of insufficient capacity. Three re- optimization models are discussed: i) Global rerouting where the re-optimization is performed once for the entire network; ii) Local rerouting where the re-optimization is serially performed on one domain at a time or on selected domains, and iii) Local rerouting with least effort, i.e., where the smallest possible number of backup path reroutings is performed in order to be able to handle new connection requests. The first model offers the best resource savings while the two others are more scalable in multi-domain networks. Comparative performance of the three models are conducted and numerical results are presented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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