Minimizing SONET Add‐Drop Multiplexers in optical UPSR networks using the minimum number of wavelengths
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In SONET/WDM optical networks, a high‐speed wavelength channel is usually shared by multiplexed low‐rate network traffic demands. The multiplexing is known as traffic grooming and carried out by SONET Add‐Drop Multiplexers (SADM). The maximum number of low‐rate traffic demands that can be multiplexed into one wavelength is called the grooming factor. Because SADMs are expensive network devices, a key optimization problem in optical network design is to groom a given set of low‐rate traffic demands such that the number of required SADMs is minimized. This optimization problem is challenging and NP‐hard even for Unidirectional Path‐Switched Ring networks with unitary duplex traffic demands. In this article, we propose two linear‐time approximation algorithms for this NP‐hard problem based on a novel graph partitioning approach. Both algorithms achieve better worst case performance than the previous algorithms. We also show that the upper bounds obtained by our algorithms are very close to the lower bounds for some instances. In addition, both of our algorithms use the minimum number of wavelengths, which are precious resources as well in optical networks. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. NETWORKS, 2009
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».