Survivability Approaches Using p-Cycles in WDM Mesh Networks Under Static Traffic
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.
Notice bibliographique
Résumé
The major challenge in survivable mesh networks is the design of resource allocation algorithms that allocate network resources efficiently while at the same time are able to recover from a failure quickly. This issue is particularly more challenging in optical networks operating under wavelength continuity constraint, where the same wavelength must be assigned on all links in the selected path. This paper proposes two approaches to solve the survivable routing and wavelength assignment RWA problem under static traffic using p-cycles techniques. The first is a non-jointly approach, where the minimum backup capacity against any single span failure is set up first. Then the working lightpaths problem is solved by first generating the most likely candidate routes for each source and destination s-d pair. These candidate routes are then used to formulate the overall problem as an ILP problem. Alternatively, for a more optimum solution, the problem can be solved jointly, where the working routes and the backup p-cycles are jointly formulated as an ILP problem to minimize the total capacity required. Furthermore, only a subset of high merit cycles that are most likely able to protect the proposed working paths is used in the formulation. Reducing the number of candidate cycles in the final formulation plays a significant role in reducing the number of variables required to solve the problem. To reduce the number of candidate cycles in the formulation, a new metric called Route Sensitive Efficiency (RSE) - has been introduced to pre-select a reduced number of high merit cycle candidates. The RSE ranks each cycle based on the number of links of the primary candidate routes that it can protect. The two approaches were tested and their performances were compared.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle