Algoritmo Baseado em Aprendizado de Máquina para Alocação de Núcleo em Redes Ópticas Elásticas com Multiplexação Espacial

Jurandir C. Lacerda Jr, Adolfo V. T. Cartaxo, A. Soares
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Abstract

Redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial (SDM-EON), usando fibras multi-núcleos (MCF), são promissoras para as futuras redes de transporte. Em MCFs, surge uma nova dimensão no problema de alocação de recursos: a alocação do núcleo. Este artigo propõe o algoritmo com aprendizado de máquina para escolha de núcleo (AMN) em SDM-EONs. Comparado com outras soluções e em cenário com baixa incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 25,35% em termos de probabilidade de bloqueio de requisição (PBR) e de ao menos 24,81% em termos de razão de dados bloqueados (RDB). Em cenário de alta incidência de crosstalk, o AMN obteve ganhos de ao menos 8,16% para PBR e de ao menos 9,28% para RDB.
基于机器学习的空间多路复用弹性光网络核分配算法
利用多核光纤(MCF)进行空间分割多路复用(SDM-EON)的弹性光网络在未来的传输网络中具有广阔的前景。在MCFs中,资源分配问题出现了一个新的维度:内核分配。与其他解决方案相比,在低串扰发生率的情况下,AMN在请求阻塞概率(PBR)方面获得了至少25.35%的增益,在阻塞数据比(RDB)方面获得了至少24.81%的增益。在高串扰发生率的情况下,AMN对PBR的增益至少为8.16%,对RDB的增益至少为9.28%。
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