Learning-based wavelength assignment in optical burst switching networks
Optik yoğuşma anahtarlamalı ağlarda öğrenmeye dayalı dalgaboyu ataması
- Tez No: 152506
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. MURAT ZEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
ÖZET OPTİK yoguşma anahtarlamali ağlarda öğrenmeye DAYALI DALGABOYU ATAMASI Gelecek nesil optik ağ teknolojilerinden olarak öne sürülen Optik yoğuşma anahtarlamali (OBS) ağlarda, her tüm optik ağda olduğu gibi performansı etkileyen en önemli kriterlerden birisi dalgaboyu dönüşüm özelliğinin olup olmamasıdır. OBS ağlar üzerinde yapılan çalışmalardan çoğunda bu özelliğin var olduğu varsayılmıştır. Ancak bu varsayım dalgaboyu çevirim teknolojilerinin henüz olgunlaşmamış ve pahalı olmasından dolayı çok pratik ve gerçekçi değildir. Bu yüzden dalgaboyu dönüşüm özelliği olmayan yönlendiricilerin bulunduğu OBS ağlarda verimli dalgaboyu atanması üzerinde çalışmalar yapmak gerekmektedir. Daha uzun süredir ve yaygın olarak üzerinde çalışılan dalgaboyu yönlendirmeli (wavelength routed) ağlar için bir takım metotlar geliştirilmiştir, ancak bu metotlar OBS ağlar için elverişli değildir. Bu çalışmamızda OBS ağlarda öğrenmeye dayalı bir dalgaboyu atama tekniği geliştirdik ve bu metodumuza çağrı üstünlüğüyle sökme (preemption) ve OBS ağlara mahsus bir özellik olan paketlerin yoğuşmalar halinde toplanması gibi bir takım özellikleri kullanarak birtakım ilaveler yaptık. Bu ilaveler ile öne sürdüğümüz metotların performansa katkılarını çeşitli simülasyonlar yaparak gösterdik.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT LEARNING-BASED WAVELENGTH ASSIGNMENT IN OPTICAL BURST SWITCHING NETWORKS As in any WDM network, the wavelength conversion capability of routers has a major effect on the performance of OBS networks. However, wavelength conversion is an immature and expensive technology and still remains as a topic of further study. Therefore assuming full wavelength convertibility is not a practical assumption. It is important to focus on avoiding burst drops in OBS networks with wavelength conversion incapable nodes, and efficient wavelength assignment is an important issue for this purpose. Wavelength assignment techniques proposed for Wavelength-Routed Networks are generally not suitable for OBS Networks and some distributed assignment techniques are needed to be devised. In this paper, we proposed a learning based wavelength assignment technique, namely LWA. We make some extensions to this technique via employing a preemption mechanism and using some features of OBS like burst aggregation, and show that the proposed techniques are suitable in order to reduce the burst drop probability, as well as supporting QoS and reducing the end-to-end delay.
Benzer Tezler
- Wavelength assignment in optical burst switching networks using neuro-dynamic programming
Optik çoğuşma anahtarlama ağlarında sinirsel dinamik programlama kullanarak dalgaboyu atama
FEYZA KEÇELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EZHAN KARAŞAN
- Yüksek yararlanırlık için optik ağlarda kalımlılık sağlanması
Survivability of optical networks for high availability
GÜL BOZTOK ALGIN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRULLAH TURHAN TUNALI
- Investigating deep reinforcement learningfor static optimization in optical networks
Başlık çevirisi yok
EMRE FURKAN MERCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPolitecnico di MilanoPROF. MASSİMO TORNATORE
PROF. FRANCESCO MUSUMECİ
- Global gravity field recovery from low-low satellite-to-satellite tracking with enhanced spatiotemporal resolution using deep learning paradigm
Global gravite alanının derin öğrenme paradigması kullanarak alçak uydudan alçak uyduya izleme ile iyileştirilmiş çözünürlükte belirlenmesi
METEHAN UZ
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN AKYILMAZ
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL