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Enregistrement W6976841018 · doi:10.60692/w86md-3zt75

An Iterative Optimization Approach for Routing, Modulation, and Categorical Spatial Bandwidth Block Allocation to Improve Network Performance for Dynamic Traffic in Elastic Optical Networks

2022· article· en· W6976841018 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic bandwidth allocationBandwidth (computing)Bandwidth allocationBlock (permutation group theory)Frequency allocationIterative methodRouting (electronic design automation)Channel allocation schemesDynamic network analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we have proposed an iterative optimization model for allocating spectral resources in optical networks.The proposed model gives spatial routes and spatial bandwidth allocations in optical networks with variable data-rates, modulation schemes, and optical reach adaptation.We have also proposed an algorithm which allocates continuous and contiguous block of frequency slots (FS) between transponders which forms bandwidth partitions.The primary objective of the bandwidth partition is to reduce spatial fragmentation.The integrated approach includes the routing information from using the optimization model and the categorical spectrum allocation from using the proposed algorithm.The integrated approach has been used for dynamic traffic to improve network performance in terms of bandwidth blocking, link utilization, and fragmentation metrics.It has been shown that the FS utilization (FSU) and link utilization (LU) largely increase in the proposed integrated scheme with 80% LU compared to shortest path first (SPF) routing with LU as low as 20%.Similarly, the standard deviation between FSU in the proposed scheme is approximately 5% compared to 25% in other schemes which shows that the FSU sufficiently increases in the integrated approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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