Stable Logical Topologies for Survivable Traffic Grooming of Scheduled Demands
Notice bibliographique
Résumé
There has been considerable research interest in the area of traffic grooming for WDM mesh networks. The vast majority of the current work can be classified into one of two categories, either static grooming or dynamic grooming. In many situations, the individual traffic demands require bandwidth at certain predefined intervals, and resources allocated to nonoverlapping demands can be reused in time. In this paper, we propose a new traffic grooming technique that exploits knowledge of the connection holding times of traffic demands to lead to more efficient resource utilization. We consider wavelength-convertible networks as well as networks without any wavelength conversion capability and implement survivability using dedicated and shared path protection. Although individual demands may be short lived, it is desirable to have a logical topology that is relatively stable and not subject to frequent changes. Therefore, our objective is to design a stable logical topology that can accommodate a collection of low-speed traffic demands with specified setup and teardown times. Our approach results in lower equipment cost and significantly reduced overhead for connection setup/teardown. We present efficient integer linear program (ILP) formulations that address the complete traffic grooming problem, including logical topology design, routing and wavelength assignment, and routing of traffic demands over the selected topology. The primary focus of our ILP formulations is to minimize the resource requirements. However, it is possible to modify our formulations to maximize the throughput, if necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».