Efficient and scalable design of Protected Working Capacity Envelope
Notice bibliographique
Résumé
The Protected Working Capacity Envelope (PWCE) concept was proposed by Grover (2004) in order to simplify network and operation management in survivable WDM networks. In this paper, we focus on PCWE with p-cycles and investigate a new design method, highly efficient and scalable, for designing survivable WDM networks. Traditional design methods proceed in two steps: A first step where a large (sometimes huge) number of cycles is enumerated followed by a second step where the selection of the most promising p-cycles is made with the help of combinatorial optimization tools. We develop a new (single step) method based on large scale optimization tools, i.e., column generation techniques, where the generation of cycles is dynamic and embedded within the optimization process. The key advantage of column generation (CG) techniques is that no a priori cycle enumeration step is required ahead of the optimization process: The generation of the relevant cycles, only one or few at a time, is embedded in the optimization process. We conducted intensive computational experiments. Not only do we considered several network instances with quite different topology characteristics, but we also compared our CG-based model and solution method with several existing models and methods from the literature. Results obtained in the experiments on five different network instances, show that the CG-based model and method outperform by far the results of all previous studies, both with respect to the scalability (much smaller computing times for large network instances) but also with respect to the quality of the solutions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».