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Enregistrement W2069471802 · doi:10.1142/s0219265909002455

BALANCING TRAFFIC LOAD USING ONE-TURN RECTILINEAR ROUTING

2009· article· en· W2069471802 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Interconnection Networks · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensConcordia UniversityCarleton UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRouting (electronic design automation)Equal-cost multi-path routingStatic routingPath (computing)Load balancing (electrical power)Path vector protocolReduction (mathematics)Mathematical optimizationTopology (electrical circuits)Computer networkMathematicsRouting protocolCombinatoricsGeometryGrid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the problem of load-balanced routing, where a dense network is modelled by a continuous square region, and origin-destination node pairs correspond to pairs of points in that region. The objective is to define a routing policy that assigns a continuous path to each origin-destination pair while minimizing the traffic, or load, passing through any single point. While the average load is minimized by straight-line routing, such a routing policy distributes the load non-uniformly, resulting in higher load near the center of the region. We consider one-turn rectilinear routing policies that divert traffic away from regions of heavier load, resulting in up to a 33% reduction in the maximum load while simultaneously increasing the path lengths by an average of less than 28%. Our policies are simple to implement, being both local and oblivious. We provide a lower bound that shows that no one-turn rectilinear routing policy can reduce the maximum load by more than 39% and we give a polynomial-time procedure for approximating the optimal randomized policy.

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.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,238 · 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