MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2548029077 · doi:10.1109/ccece.2016.7726789

Solving very large RWA data instances

2016· article· en· W2548029077 sur OpenAlexafffund
Brigitte Jaumard, Maryam Daryalal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia UniversityNational Science Foundation
Mots-clésTestbedHeuristicsRouting and wavelength assignmentComputer scienceNoveltyHeuristicExploitRouting (electronic design automation)AlgorithmMathematical optimizationWavelengthWavelength-division multiplexingMathematicsArtificial intelligenceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the Routing and Wavelength Assignment (RWA) has been widely studied, few studies attempt to solve realistic size instances, namely, with 150 wavelengths per fiber and a few hundred nodes. Indeed, state of the art is closer to around 20 nodes and 30 wavelengths, regardless of what the authors consider, heuristics or exact methods with very few exceptions. In this paper, we are interested in reducing the gap between realistic data sets and testbed instances that are often used, using exact methods. Even if exact methods may fail to solve in reasonable time very large instances, they however output bounds on the accuracy of the heuristic solutions. The novelty of our work is to exploit the observations that optimal solutions contain a very large number of lightpaths associated with shortest paths or k shortest paths with a small k. We propose different RWA algorithms that lead to solve exactly or near exactly much larger instances than in the literature with up to 150 wavelengths and 50 nodes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,204

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Optical Network TechnologiesTravaux en français237 207