On Monitoring and Failure Localization in Mesh All-Optical Networks
Notice bibliographique
Résumé
Achieving fast and precise failure localization has long been a highly desired feature in all-optical mesh networks. M-trail (monitoring trail) has been proposed as the most general monitoring structure for achieving unambiguous failure localization (UFL) of any single link failure while effectively reducing the amount of alarm signals flooded in the networks. However, it is critical to come up with a fast and intelligent m-trail design approach for minimizing the number of m-trails and the totally consumed bandwidth, which ubiquitously determines the length of alarm code and bandwidth overhead for the M-trail deployment, respectively. In this paper, the m-trail design problem is investigated. To gain deeper understanding of the problem, we firstly conduct a bound analysis on the minimum length of alarm code required for UFL. Then, a novel algorithm based on random code assignment (RCA) and random code swapping (RCS) is developed for solving the m-trail design problem. The algorithm prototype can be found in. The algorithm is verified by comparing with an integer linear program (ILP), and the results demonstrate its superiority in minimizing the fault management cost and bandwidth consumption while achieving significant reduction in computation time. To investigate the impact of topology diversity, extensive simulation is conducted on thousands of random network topologies with systematically increased network connectivity. Lastly, we provide abundant discussions and interesting conclusive remarks that position our discoveries.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».