Consider an OBS network modelled as

Consider an OBS network modelled as a directed graph G = (V, E), where V = {v1, v2, ..., vN} is the set of nodes, E = {e1, e2, ..., eL} is the set of unidirectional fibre links and the network has a total of N nodes and L fibre links. Each fibre link supports a set of W data wavelength channels, {λ1, λ2, …, λW–1, λW}. Let Π = {π1, π2, …, π|Π|–1, π|Π|} denote the set of routing paths used to transmit data bursts in the network, Ei denote the set of fibre links traversed by path πi ∈ Π, and γi denote the average traffic load offered to path πi. It is assumed that the average offered traffic load values are obtained empirically or based on long-term predictions of the network load. Ideally, this input information would be used to formulate a combinatorial optimization problem for determining a wavelength search ordering, that is, an ordered list of all W wavelength channels, for each routing path such that a relevant performance metric, like the average burst blocking probability, is minimized. However, blocking probability performance metrics can only be computed via network simulation or, in particular cases, estimated by solving a set of non-linear equations (Pedro et al., 2006a). As a result, the objective function cannot be expressed in terms of the problem variables in an analytical closed-form manner (Teng & Rouskas, 2005). Moreover, even if this was possible, the size of the solutions search space would grow steeply with the number of wavelength channels W and the number of routing paths|Π|, since there are (W!)|Π| combinations of wavelength channel orderings. Consequently, for OBS networks of realistic size, this would prevent computing the optimum wavelength search orderings in a reasonable amount of time

Kết quả (Việt) 1:

Hãy xem xét một mạng lưới OBS theo mô hình như đạo diễn đồ thị G = (V, E), mà V = {v1, v2,..., vN} là tập hợp của các nút, E = {e1, e2,..., eL} là tập hợp các liên kết sợi unidirectional và mạng có tổng cộng các nút N và L sợi liên kết. Mỗi sợi liên kết hỗ trợ các bộ của W dữ liệu bước sóng kênh, {λ1, λ2,..., λW-1, λW}. Cho Π = {π1, π2,..., π | Π | –1, π | Π |} biểu thị các thiết lập đường dẫn định tuyến được sử dụng để truyền dữ liệu bursts trong mạng, Ei biểu thị các thiết lập của các liên kết sợi ngang bằng con đường πi ∈ Π và γi biểu thị lưu lượng truy cập trung bình tải được cung cấp cho con đường πi. Người ta cho rằng trung bình cung cấp lưu lượng truy cập tải giá trị thu được empirically hoặc dựa trên dự báo dài hạn của tải mạng. Lý tưởng nhất, thông tin đầu vào này sẽ được sử dụng để xây dựng một vấn đề tối ưu hóa tổ hợp để xác định một tìm kiếm bước sóng, đặt hàng, có nghĩa là, một danh sách đã ra lệnh tất cả W bước sóng kênh, cho từng con đường định tuyến như vậy mà một số liệu có liên quan thực hiện, giống như mức trung bình của burst chặn xác suất, được giảm thiểu. Tuy nhiên, ngăn chặn xác suất diễn số liệu chỉ có thể được tính thông qua mô phỏng mạng hoặc đặc biệt trường hợp, ước tính bằng cách giải quyết một tập hợp của không - phương trình tuyến tính (Pedro và ctv., 2006a). Kết quả là, hàm mục tiêu không thể được thể hiện trong điều khoản của các vấn đề biến một cách hình thức đóng cửa phân tích (Teng & Rouskas, 2005). Hơn nữa, ngay cả nếu điều này là có thể, kích thước của các giải pháp không gian tìm kiếm sẽ phát triển dốc với số lượng các bước sóng kênh W và số lượng định tuyến đường dẫn | Π |, kể từ khi có (W!) | Π | kết hợp của các bước sóng kênh orderings. Do đó, cho OBS mạng thực tế kích thước, điều này sẽ ngăn chặn máy tính orderings tìm kiếm tối ưu bước sóng trong một khoảng thời gian hợp lý

Kết quả (Việt) 2:

Hãy xem xét một mạng OBS mô hình hóa như một đồ thị có hướng G = (V, E), trong đó V = {v1, v2, ..., vN} là tập hợp các nút, E = {e1, e2, ..., El} là tập hợp các liên kết sợi đơn hướng và mạng có một tổng của N nút và liên kết sợi L. Mỗi sợi liên kết hỗ trợ một tập hợp các kênh bước sóng dữ liệu W, {λ1, λ2, ..., λW-1, λW}. Hãy Π = {π1, π2, ..., π | Π | -1, π | Π |} là tập hợp các đường dẫn định tuyến sử dụng để truyền dữ liệu nổ trong mạng, Ei biểu thị tập hợp các liên kết sợi đi qua của con đường πi ∈ Π , và γi biểu thị lưu lượng tải trung bình cung cấp cho con đường πi. Người ta cho rằng các giá trị tải lưu lượng trung bình được cung cấp được lấy theo kinh nghiệm hoặc dựa trên các dự đoán dài hạn của tải mạng. Lý tưởng nhất, thông tin đầu vào này sẽ được sử dụng để xây dựng một bài toán tối ưu tổ hợp để xác định một trật tự tìm bước sóng, có nghĩa là, một danh sách đặt hàng của tất cả các kênh W bước sóng, cho mỗi con đường định tuyến như vậy là một hiệu suất liệu có liên quan, như xác suất nổ bình chặn , được giảm thiểu. Tuy nhiên, số liệu chặn hiệu suất chỉ có thể được tính thông qua mô phỏng mạng hoặc, trong trường hợp đó, ước tính bằng cách giải một tập hợp các phương trình phi tuyến tính (Pedro et al., 2006a). Kết quả là, các hàm mục tiêu không thể được thể hiện trong các điều khoản của các biến cố trong vòng một hình thức đóng cách phân tích (Teng & Rouskas, 2005). Hơn nữa, ngay cả nếu điều này là có thể, kích thước của không gian giải pháp tìm kiếm sẽ tăng vọt với số lượng kênh bước sóng W và số lượng đường định tuyến | Π |, kể từ khi có (W!) | Π | sự kết hợp của orderings kênh bước sóng. Do đó, đối với mạng OBS của kích thước thực tế, điều này sẽ ngăn chặn các máy tính orderings tìm kiếm bước sóng tối ưu trong một khoảng thời gian hợp lý