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J-GLOBAL ID：202202283462454976   整理番号：22A0108352

弾性光ネットワークにおける故障解析のためのファジィ多目的最適化モデルによる深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A deep neural network with a fuzzy multi-objective optimization model for fault analysis in an elastic optical network

著者 (2件)： Lourenco Andre Luiz Ferraz (University of Sao Paulo, EESC, Av Trabalhador Sao-Carlense, 400, 13566-590, Sao Carlos, SP, Brazil) ,  Cesar Amilcar Careli (University of Sao Paulo, EESC, Av Trabalhador Sao-Carlense, 400, 13566-590, Sao Carlos, SP, Brazil)
資料名： Optical Switching and Networking  (Optical Switching and Networking)
巻： 43  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2319A  ISSN： 1573-4277  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 弾性光ネットワーク(EON)は,次世代の光ネットワークのための最も魅力的なアーキテクチャである。高いビットレートトラフィックで,EONは,厳しいサービスレベル協定で運転するサバイバビリティを確実にする挑戦に直面している。本論文は,Shared Backup Path Projectionによるルーティングとスペクトル割当問題を解決するために,多目的ファジィ推論システム(FIS)による深層ニューラルネットワークモデルを提案した。アルゴリズムはブロッキング確率(BP)と故障回復比(FRR)の間のトレードオフを最適化することを目的とする。それは,影響を受けた接続のFRRを改善するために,新しいスペクトル分割メトリックを用いた。FISは,割り当て経路解の負荷分散とアラインメントの特徴を加える。アルゴリズム性能を評価するために,接続要求,FRR,スペクトル利用率,および接続ダウンタイムのBPとして性能指数を用いた。提案したアルゴリズムは,より少ない断片化した方法でトラフィックを組織化し,ルーティングと保護資源を効率的に利用し,文献に関連する類似のアルゴリズムと比較して良好に機能した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  *故障 ,  *弾性 ,  スペクトル ,  経路選定 ,  呼損率 ,  停止時間 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *多目的最適化 ,  ビットレート ,  *光ネットワーク ,  サバイバビリティ ,  ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 弾性光ネットワーク ,  スペクトルスライス弾性光学経路 ,  ルーティングとスペクトル割当アルゴリズム ,  共有保護 ,  ネットワーク生存可能性 ,  ファジィ推論システム ,  人工ニューラルネットワーク ,  深層ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 弾性 ,  光ネットワーク ,  故障解析 ,  ファジィ ,  多目的最適化 ,  モデル ,  深層ニューラルネットワーク