Survivable routing and wavelength assignment (RWA) in optical virtual private networks (O-VPNs)
Notice bibliographique
Résumé
This paper tackles the resource allocation problem for wavelength division multiplexing (WDM) networks supporting virtual private networks (O-VPNs), in which working and spare capacity are allocated in the networks for satisfying a series of traffic matrices corresponding to a group of O-VPNs. Based on the (M:N)/sup n/ protection architecture where multiple protection groups (PGs) are supported in a single network domain, we propose two novel integer linear programming (ILP) models, namely ILP-I and ILP-II, aiming to initiate a graceful compromise between the capacity efficiency and computation complexity without losing the ability of addressing the QoS requirements in each O-VPN. ILP-I optimizes the task of resource allocation by taking each O-VPN as a PG, while the ILP-II breaks down each O-VPN into multiple small PGs where all the working paths in each PG are mutually link-disjointedly routed. Experiment results show that in terms of capacity efficiency, a significant improvement can be achieved by ILP-I compared to that by ILP-II at the expense of much longer computation time. Although ILP-II is outperformed by ILP-I, it can handle the situation with an arbitrary size of O-VPNs. We conclude that the proposed ILP-II model yields a scalable solution for the capacity planning in the survivable optical networks supporting O-VPNs based on the (M:N)/sup n/ protection architecture.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».