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Enregistrement W2504040774

Qos-routing for group communication

2004· article· en· W2504040774 sur OpenAlexaff
Hossam S. Hassanein, A. Karaman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Agent-Based Network Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDistributed computingQuality of serviceRouting (electronic design automation)Span (engineering)Core (optical fiber)Modular designComputational complexity theorySelection (genetic algorithm)Software deploymentDomain (mathematical analysis)Component (thermodynamics)Tree (set theory)Computer networkAlgorithmTelecommunicationsEngineeringMathematicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality of Services (QoS) routing for group communications on Internet is mainly concerned with the problem of minimization of total cost of delivery while meeting a given end-to-end delay-bound between source-receiver pairs. The core-based approach in multipoint communication enhances potential solutions in terms of QoS-efficiency and feasibility of the results in inter and intra-domain routing. In this thesis, we first analyze the solution space for constrained multipoint communication problems under the core-based approach. We show that the range of solutions examined by the models proposed to date is restricted to a subset of the entire solution space, which limits the potential efficiency of the results. We propose SPAN, a core-based framework processing on our identified extended solution space for constrained multi-source group applications. SPAN consists of core selection and tree construction as two modular components complimenting one another to achieve more efficient solutions in distributed processing. SPAN is also asymmetric, hence potentially operates in domains in which link weights are not necessarily equal in both directions. We analyze the computational and message complexity of our framework and show its feasibility for distributed deployment. Our evaluations show that SPAN consistently outperforms its counterparts in the literature. We further extended the core selection component of SPAN and present two algorithms for core selection both of which has the potential to enhance the performance of SPAN and further improve the QoS-efficiency of the solutions.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,251

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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