Efficient Network Protection Design Models using Pre-Cross-Connected Trails
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
Network survivability is a key design issue for optical transport mesh networks. Various survivability schemes have been introduced among which p-cycle has (and continues) attracted quite a lot of attention because of its fast and efficient protection capabilities. The concept of p-cycle has been generalized to pre-cross-connected trails, or p-trails, by exploiting the fact that providing pre-cross-connected protection paths and obtaining fast restoration do not necessarily require a cyclic structure as in p-cycles. In this paper, we investigate the benefits and sharing capabilities of p-trails and observe that non-simple p-trails and p-cycles can be built from merging simple trails. We derive two ILP models for survivable network design using p-trails. Our first design model is a simple ILP whose optimal solution relies on the exhaustive enumeration of all simple trails in the network. We observe that the size of our ILP model, and therefore the computation time, become prohibitively large making the model unpractical for larger network instances. Therefore, to overcome this scalability issue, we develop an enhanced model for this complex optimization problem using the column generation (CG) decomposition technique. Our developed design approach is shown to be very scalable, as opposed to other prior p-trail design methods; further, we show that p-trails are more efficient than p-cycles in terms of protection resource redundancy in the network.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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