Routing and wavelength assignment with multigranularity traffic in optical networks
Notice bibliographique
Résumé
We propose a novel switching architecture of multigranularity optical cross-connects (MG-OXCs) for dealing with multigranularity traffic in the optical domain. MG-OXCs can cooperate with the generalized multiprotocol label switching (MPLS) control plane, which provides the advantages of cost reduction, better scalability in physical size, and unified traffic management. Detailed discussions are provided on the characteristics and implementation issues for the switching architecture. Based on the proposed MG-OXCs, two routing and wavelength assignment (RWA) with tunnel allocation algorithms are presented: dynamic tunnel allocation (DTA) and capacity-balanced static tunnel allocation (CB-STA). In the former, we use fixed alternate routing with k-shortest paths to inspect network resources along each alternate path for dynamically setting up lightpaths. For the latter, fiber and waveband tunnels are allocated into networks at the planning stage (or off-line) according to weighted network link-state (W-NLS). We will show that with the proposed algorithms, the RWA problem with tunnel allocation in the optical networks containing MG-OXCs can be solved effectively. Simulation is conducted on networks with different percentages of switching capacity and traffic load. The simulation results show that DTA is outperformed by CB-STA in the same network environment due to a well-disciplined approach for allocating tunnels with CB-STA.. We also find that the mix of the two approaches yields the best performance given the same network environment apparatus.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».