employed a machinelearning techniqu

employed a machine
learning technique - random race - to improve the MIRA computation time. RRATE has two
stages for each ingress egress pair: learning and post-learning. In the learning stage, upon
receiving a routing demand, costs of k pre-selected paths are calculated based on maxflow-mincut
criticality (the same as MIRA) and residual bandwidths (equation 2). The least cost path is then
selected and its racing reward is accumulated. The race between those k paths in term of reward
values will end when there is a path whose reward reaches a pre-defined value N. After that, the
corresponding pair moves into the post-learning stage and costs are not calculated any more.
Alternatively, demands of that pair will be routed by the path having maximum racing value and
its links satisfy bandwidth constraint. This post-learning stage reduces the computing time of
RRATE compared to MIRA.

Kết quả (Việt) 1:

sử dụng một máy tínhhọc kỹ thuật - ngẫu nhiên cuộc đua - để cải thiện thời gian tính toán của MIRA. RRATE có haiCác giai đoạn cho mỗi cặp đi ra ingress: học tập và bài học. Trong giai đoạn học tập, khinhận được một yêu cầu định tuyến, các chi phí của những con đường đã chọn trước k được tính toán dựa trên maxflow-mincutcriticality (tương tự như MIRA) và dư băng (phương trình 2). Đường dẫn chi phí ít nhất là sau đólựa chọn và phần thưởng đua được tích lũy. Cuộc đua giữa những đường nét k trong nhiệm kỳ của phần thưởnggiá trị sẽ kết thúc khi có một con đường mà phần thưởng đạt đến một giá trị được xác định trước N. Sau đó, cácCặp tương ứng di chuyển vào giai đoạn hậu học và chi phí không được tính nữa.Ngoài ra, nhu cầu của cặp đó sẽ được chuyển bằng đường dẫn có giá trị tối đa đua xe vàcác liên kết đáp ứng giới hạn băng thông. Giai đoạn học tập sau này làm giảm thời gian tính toán củaRRATE so với MIRA.

Kết quả (Việt) 2:

sử dụng một máy
học kỹ thuật - cuộc đua ngẫu nhiên - để cải thiện thời gian tính toán MIRA. RRATE có hai
giai đoạn cho mỗi cặp nguồn đi ra: học tập và bài học. Trong giai đoạn học tập, khi
nhận được một yêu cầu định tuyến, chi phí k chọn sẵn con đường được tính toán dựa trên maxflow-mincut
criticality (giống như MIRA) và băng thông còn lại (phương trình 2). Sau đó con đường chi phí ít nhất được
lựa chọn và thưởng đua của nó được tích lũy. Cuộc chạy đua giữa những con đường k trong nhiệm kỳ của phần thưởng
giá trị này sẽ kết thúc khi có một con đường mà phần thưởng đạt đến một giá trị N. được xác định trước Sau đó, các
cặp tương ứng di chuyển vào giai đoạn hậu học và các chi phí không được tính nữa.
Ngoài ra , nhu cầu của các cặp sẽ được định tuyến bởi các con đường có giá trị tối đa và đua
liên kết của nó đáp ứng băng thông hạn chế. Giai đoạn bài học này làm giảm thời gian tính toán của
RRATE so với MIRA.