Notice bibliographique
Résumé
La virtualisation des fonctions réseau et les réseaux définis par logiciel sont deux nouvelles technologies prometteuses qui émergent dans la nouvelle génération des réseaux de télécommunication. Leur introduction permet la minimisation du temps de traitement des services, et un gain en énergie et en coûts. Dans cette thèse, nous étudions un problème confronté par les fournisseurs des services réseau, intitulé le problème de placement des fonctions virtuelles et de routage des services dans les réseaux définis par logiciel. Nous commençons par prouver que le problème est NP-Difficile au sens fort, même en considérant une seule commodité, et en relâchant les contraintes de capacité sur les nœuds et sur les fonctions virtuelles, et aussi les contraintes de latence et de précédence. Nous proposons ensuite une formulation PLNE (Programmation linéaire en nombres entiers) compacte pour modéliser le problème. Cette formulation ne semble pas être assez séré pour trouver des solutions réalisables en un temps raisonnable à l'aide d'un solveur standard. Afin de remédier à cela, nous fournissons, une heuristique basée sur une formulation PLNE. Nous proposons également, deux formulations PLNE étendues pour modéliser le problème et nous définissons l'algorithme de Branch-and-Pricer associé. En plus, nous définissons plusieurs familles d'inégalités valides afin de renforcer la relaxation linéaire. Nous comparons les deux algorithmes proposés et nous discutons leur performance. Ensuite, nous étudions une variante du problème et nous présentons des résultats théoriques qui nous permettent de la reformuler en appliquant la décomposition de Benders. Nous renforçons cette reformulation par un ensemble d'inégalités valides. Tout cela est combiné dans algorithme de Branch-and-Benders-cut que nous avons testé et comparé avec l'algorithme de Benders automatique inclus dans le solveur commercial Cplex. Les résultats numériques indiquent que nos approches de décomposition et de reformulation sont plus efficaces par rapport aux deux méthodes (la formulation compacte et l'algorithme de Benders automatique) fournies par un solveur standard sur un ensemble d'instances réalistes, à la fois en terme de temps CPU et en terme de qualité de la solution. Les résultats indiquent également que notre heuristique fournit des solutions de haute qualité.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».