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Enregistrement W7047740676

Hub routing for the robust network design problem

2013· other· en· W7047740676 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Leverage (statistics)Routing (electronic design automation)Network planning and designNetwork routingMultipath routingStatic routingVariable (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robust network design (RND) applies the concept of robustness from optimization with uncertainty to the area of network design. Primary motivations stem from applications in telecommunication networks. The main presupposition is that demands across the networks are variable or unpredictable. They originate from a predefined demand set, called a demand universe. Moreover, practical impediments of network design enforce the routing of the demands to be oblivious, or fixed in advance, and to not depend on a particular instantiation from the demand universe. Additional restrictions, referred to as a routing model, are often enforced on the routing's structure. Shortest paths (SP) and hub (HUB) routing models have received particular attention, both on the theoretical and practical level. In this work, we introduce a new routing model, called the hierarchical hub routing model (HH), as a generalization to HUB. We study the theoretical properties of RND restricted to HH (RNDHH). Namely, we show its APX-hardness and provide a O(log n)-approximation algorithm. We then show how RNDHH is tractable when the problem is constrained to a particular demand universe based on demands routable on a tree. We also compare the costs of optimal solutions to RND using HH and other important oblivious routing models. Finally, we leverage HH in a practical study of a new demand universe called the capped hose model, which is a blend of the hose and the pipe model, two widely used demand universes. We use the capped hose model to shed light on which demand universes favour more a SP-like as opposed to a HH-like routing. To do so, we develop a heuristic algorithm for RNDHH, and benchmark our approach against SP using representative carrier networks and a variety of capped hose demands, parametrized by their similitude to a hose or pipe model. This study reveals conditions under which multi-hub routings, that is HH, gives improvements over single-hub and shortest path routings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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