On Maximizing Reliability of Network Topology Design Using a Practical Dynamic Programming Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses an NP-complete problem of designing a network topology (NT) with the maximum 2-terminal reliability (R) subject to a cost constraint (C). More specifically, given the locations of the various computer centers (nodes), their connecting links, each link’s reliability and cost, and the maximum budget cost to install the links, the NT design problem, called NTD-RC, aims to find an NT that has the maximum reliability with cost within the budget. Since cost is a major issue in NT design, NTD-RC is applicable for critical applications requiring maximized reliability. This paper formulates a dynamic programming (DP) scheme to help solve NTD-RC. A DP approach, called Algo-DP, finds the set of links to be deleted from the original network to obtain an optimal NT. The paper proposes five-link ordering criteria to improve the performance of Algo-DP. Simulation results on different benchmark networks of various sizes are used to compare Algo-DP with existing techniques in the literature and show the merits of using the sorting methods, and the effectiveness of our algorithm. We found that Algo-DP generates NT with the same or better 2-terminal reliability measure (with up to 4.3% improvement) on 92% of the network topologies. Results indicate Algo-DP demonstrated better performance than other existing algorithm. Furthermore, Algo-DP shows that it is computationally more efficient compared to the recent existing approach.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».