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Enregistrement W2156664142 · doi:10.1109/icc.2006.255206

Multiple-Link Failures Survivability in Optical Networks with Traffic Grooming Capability

2006· article· en· W2156664142 sur OpenAlexaff
Wei Huo, Chadi Assi, Abdallah Shami

Notice bibliographique

Revue2006 IEEE International Conference on Communications · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensWestern UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraffic groomingSurvivabilityComputer scienceSpare partComputer networkDistributed computingRobustness (evolution)Bandwidth (computing)Flexibility (engineering)Wavelength-division multiplexingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the problem of survivable traffic grooming (STG) in shared mesh optical networks and proposes different frameworks for improving the survivability of low speed demands against multiple near simultaneous failures. Capacity reprovisioning has recently been considered for improving the overall network restorability in the event of multiple failures by allocating protection resources after a failure to unprotected and vulnerable connections. In this paper we propose two different reprovisioning schemes (lightpath level reprovisioning, LLR, and connection level reprovisioning, CLR). Each of these schemes is suitable for a different survivable grooming policy. While LLR provides collective reprovisioning of connections at the lightpath level, CLR reprovisions spare bandwidth for lower speed connections instead. We study the performance of these schemes under two grooming policies (PAL and PAC), and we show that while CLR reprovisions substantially more connections than LLR, CLR yields a much better network robustness to near simultaneous failures due to its superior flexibility in using network resources.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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