Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
A new approach to reduce the blocking probability of demands in backbone network based on resource-conflict prediction system
Konferencja
XXXIII Krajowe Sympozjum Telekomunikacji i Teleinformatyki (XXXIII ;13-15.09.2017 ; Warszawa, Polska)
Języki publikacji
Abstrakty
Metody doboru tras ukierunkowane na równoważenie obciążenia sieci (ang: Load-Balancing Routing; LBR) redukują prawdopodobieństwo blokowania żądań na instalację tras i tym samym podnoszą potencjalny przepływ transmisji, przy niezmiennej przepustowości sieci. Niniejsza praca prezentuje nową metodę LBR która prowadzi do istotnej redukcji prawdopodobieństwa blokowania (dla niektórych scenariuszy ponad 3.8 razy).
Load-Balancing Routing (LBR) methods reduce the blocking probability of demands in network. LBR leads to incrimination of capacity of transmission with the same bandwidth of network. This paper introduces the new LBR approach which significantly reduces blocking probability of demands (for some scenarios up to 3.8 times).
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
715--718, CD
Opis fizyczny
Bibliogr. 8 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Katedra Teleinformatyki, G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
Bibliografia
- [1] Dijkstra Edsger. 1959. „A note on two problems in connexion with graphs”. Numerische Mathematik, Springer 1 (1): 269–271.
- [2] Pióro Michał, Medhi Deepankar. 2004. Routing, flow and capacity design in communication networks, Morgan Kaufmann.
- [3] Myslitski Kanstantsin, Rak Jacek. 2016. „A new quantum-inspired approach to reduce the blocking probability of demands in resource-contracted paths communication scenarios” Przegląd Telekomunikacyjny. Wiadomości telekomunikacyjne. 8-9-2016: 728-734.
- [4] http://www.topology-zoo.org/dataset.html; 29/04/2017
- [5] http://www.aliatel.cz/pl-en/network/international; 29/04/2017.
- [6] Ullrich Alexander, Forst Christian V. 2009. „k- PathA: k-shortest Path Algorithm”. IEEE Xplore: 30 October 2009.
- [7] H. Kusetogullari, M. S. Leeson, W. Ren, E. L. Hines. 2011. „K-shortest path network problem solution with a hybrid Genetic Algorithm: Particle Swarm Optimization algorithm” 13th International Conference on Transparent Optical Networks. IEEE Xplore: 01 August 2011.
- [8] Scano Grégoire, Huguet Marie-José, Ngueveu Sandra Ulrich. 2015. „Adaptations of k-shortest path algorithms for transportation networks”. International Conference on Industrial Engineering and Systems Management. IEEE Xplore: 14 January 2016
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5f75265b-99be-4440-88f3-d18fd5ea49e0