PLI-Aware Cost Management for Green Backbone All-Optical WDM Networks via Dynamic Topology Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To cope with the energy inefficiency as well as the temporal uncertainty of real-world traffic in all-optical backbone networks, we explore the performance gains obtained from adaptively putting network elements into sleep mode, taking into account physical layer impairments (PLIs). Despite recent progress on link sleep mechanisms, the beneficial impacts of periodically activating and deactivating line amplifiers are seriously restricted by extra incurred operational expenditures due to accelerated aging of network equipment, which is a direct consequence of temperature fluctuations. In this paper, we revisit the problem of green PLI-constrained lightpath establishment, paying close attention to minimizing the number of on/off transitions. Toward this end, we formulate green lightpath establishment as a nonlinear multi-objective optimization problem, which addresses not only the energy efficiency, but also the grade of service and quality of service, using accurate models of a wide variety of linear/nonlinear PLIs. To tackle the developed problem under realistic scenarios, we propose the so-called green adaptive time-aware algorithm, which consists of lightpath establishment as well as wake-up/sleep procedures. The presented analysis followed by verifying simulations confirms that the proposed algorithm stands as a practical solution to the cost-efficient green impairment-constrained lightpath establishment problem under temporal uncertainly of incoming traffic.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle