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Enregistrement W4360844228 · doi:10.1080/24725854.2023.2193835

Routing and wavelength assignment with protection: A quadratic unconstrained binary optimization approach enabled by Digital Annealer technology

2023· article· en· W4360844228 sur OpenAlexaff
Oylum Şeker, Merve Bodur, Hamed Pouya

Notice bibliographique

RevueIISE Transactions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadratic unconstrained binary optimizationHeuristicsComputer scienceRouting and wavelength assignmentSuiteInteger programmingMathematical optimizationRouting (electronic design automation)Set (abstract data type)Quantum computerAlgorithmComputer networkMathematicsWavelength-division multiplexingQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Routing and wavelength assignment with protection is an important problem in telecommunications. Given an optical network and incoming connection requests, a commonly studied variant of the problem aims to grant a maximum number of requests by assigning lightpaths with minimum network resource usage, while ensuring the provided services remain functional in the case of a single-link failure through dedicated protection paths. We consider a version where alternative lightpaths for requests are assumed to be given as a precomputed set and show that it is NP-hard. We formulate the problem as an Integer Programming (IP) model and also use it as a foundation to develop a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) model. We present necessary and sufficient conditions on objective function parameters to prioritize request granting objective over wavelength-link usage for both models, and a sufficient condition ensuring the exactness of the QUBO model. Moreover, we implement a problem-specific branch-and-cut algorithm for the IP model and employ a new quantum-inspired technology, Digital Annealer (DA), for the QUBO model. We conduct computational experiments on a large suite of nontrivial instances to assess the efficiency and efficacy of all of these approaches as well as two problem-specific heuristics. Although the objective penalty coefficient values that guarantee the exactness of the QUBO model were outside the acceptable range for DA, it always yielded feasible solutions even with smaller values in practice. The results show that the emerging technology DA outperforms the considered techniques coupled with GUROBI in finding mostly significantly better or as good solutions in two minutes compared to two-hour run time, whereas problem-specific heuristics fail to be competitive.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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