Using Genetic Programming to Build Self-Adaptivity into Software-Defined Networks
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
Self-adaptation solutions need to periodically monitor, reason about, and adapt a running system. The adaptation step involves generating an adaptation strategy and applying it to the running system whenever an anomaly arises. In this article, we argue that rather than generating individual adaptation strategies, the goal should be to adapt the control logic of the running system in such a way that the system itself would learn how to steer clear of future anomalies, without triggering self-adaptation too frequently. Although the need for adaptation is never eliminated, especially noting the uncertain and evolving environment of complex systems, reducing the frequency of adaptation interventions is advantageous for various reasons, such as to increase performance and to make a running system more robust. We instantiate and empirically examine the preceding idea for software-defined networking—a key enabling technology for modern data centers and Internet of Things applications. Using genetic programming (GP), we propose a self-adaptation solution that continuously learns and updates the control constructs in the data-forwarding logic of a software-defined network. Our evaluation, performed using open source synthetic and industrial data, indicates that compared to a baseline adaptation technique that attempts to generate individual adaptations, our GP-based approach is more effective in resolving network congestion, and further, it reduces the frequency of adaptation interventions over time. In addition, we show that for networks with the same topology, reusing over larger networks the knowledge that is learned on smaller networks leads to significant improvements in the performance of our GP-based adaptation approach. Finally, we compare our approach against a standard data-forwarding algorithm from the network literature, demonstrating that our approach significantly reduces packet loss.
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.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle