A study of routing and wavelength assignment problems in wavelength routed optical networks
Notice bibliographique
Résumé
Devising a good routing and wavelength assignment (RWA) scheme is a very important and challenging problem to be addressed in the design of a wavelength routed optical network (WRON).RWA deals with finding a route from a network of physical links for each given pair of source and destination nodes, and appropriately selects and reserves a specific unused wavelength on each of the links along the route.In the context of WRON networks, RWA related problems could be classified into four categories in accordance with the type of traffic pattern and the stage of the design and planning process; they are, namely, static lightpath establishment (SLE) problem, dynamic lightpath establishment (DLE) problem, virtual topology design (VTD) problem, and dynamic label switchedpath provisioning (DLP) problem.In this dissertation, we describe and summarize various representative solution techniques for the above-mentioned problems.For some specific problems, we manage to find better solution techniques that outperform the best known solutions in one or more ways.For the SLE problem, solutions proposed in past studies are considered computationally expensive, especially when large networks are concerned.We experiment with soft-computing techniques and have some success in using tabu search (TS) to solve the SLE problem.The simulation results obtained confirm that our proposed TS algorithm has excellent performance for both small and large networks.In addition, we propose a new way to formulate the SLE problem so that it can be used to optimize the revenue for existing network resource (maximum revenue 3 ATTENTION: The Singapore
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».