Stable Routing and Unique-Max Coloring on Trees
Notice bibliographique
Résumé
Some of the routing protocols used in telecommunication networks route traffic on a shortest path tree according to configurable integral link weights. One crucial issue for network operators is finding a weight function that ensures a stable routing: when some link fails, traffic whose path does not use that link should not be rerouted. In this paper we improve on several previously best results for finding small stable weights. As a conceptual contribution, we draw a connection between the stable weights problem and the seemingly unrelated unique-max coloring problem. In unique-max coloring, one is given a set of points and a family of subsets of those points called regions. The task is to assign to each region a color represented as an integer such that, for every point, one region containing it has a color strictly larger than the color of any other region containing this point. In our setting, points and regions become edges and paths of the shortest path tree, respectively, and based on this connection, we provide stable weight functions with a maximum weight of O(n log n) in the case of single link failure, where n is the number of vertices in the network. Furthermore, if the root of the shortest path tree is known, we present an algorithm for determining stable weights bounded by $4n$, which is optimal up to constant factors. For the case of an arbitrary number of failures, we show how stable weights bounded by 3[superscript n] n can be obtained. All the results improve on the previously best known bounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».