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Enregistrement W2060609566 · doi:10.1364/jon.3.000303

Enhanced pool sharing: a constraint-based routing algorithm for shared mesh restoration networks [Invited]

2004· article· en· W2060609566 sur OpenAlexaff
Hassan Naser, Hussein T. Mouftah

Notice bibliographique

RevueJournal of Optical Networking · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackupComputer networkDowntimeComputer scienceDistributed computingOptical mesh networkSurvivabilitySpare partMesh networkingEngineeringWireless mesh networkTelecommunicationsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feature Issue on Next-Generation WDM Network Design and Routing (WDMN). We investigate the availability performance of networks with shared mesh restoration and demonstrate that these networks cannot provide highly available protection services. A major factor in the poor performance of shared mesh restoration is that the resources at backup links are shared among demands. If multiple service-affecting failures occur in the network a multitude of these demands will rush to utilize the spare resources on backup links. These resources are not adequate to serve all of these demands simultaneously. We propose a heuristic routing algorithm that attempts to improve the availability performance of shared mesh restoration. We measure the likelihood that a backup link will not be available to restore a newly arrived demand if or when more than one failure occurs in the network. We adjust the backup bandwidth on that link if the measured likelihood exceeds a preset threshold. As a typical representative, we show that the downtime improves by 7%, 11%, and 18% when the total backup bandwidth in the network is increased by 5%, 10%, and 20%, respectively. These values are obtained through a series of fitting experiments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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