I denna studie tar vi itu med problemet med att välja de optimala end-to-end-vägarna för att dra slutsatser om förlust av länkar för att förbättra prestandan hos nätverkstomografiapplikationer, vilket innebär att förlustfrekvensen för länkarna kommer från förlustfrekvenserna. Det är därför viktigt att välja den minimibana som ställs in noggrant samtidigt som prestandan maximeras. Den vanliga metoden är att välja den maximala oberoende vägar från kandidaterna samtidigt, medan de andra vägarna kan ersättas med linjära kombinationer av dem. Detta tillvägagångssätt bortser dock från det faktum att många vägar alltid finns som inte förlorar några paket, och därmed är det lätt att avgöra att alla länkar till dessa vägar också har 0 förlustprocent. Att inte ta hänsyn till dessa goda vägar kommer oundvikligen att leda till ineffektivitet och höga beviskostnader. Därför föreslår vi en adaptiv metod för val av sökväg som väljer sökvägar sekventiellt baserat på förlustfrekvensen för tidigare valda sökvägar. Vi föreslår också ett teorem samt en grafkonstruktion och nedbrytningsstrategi för att effektivt hitta den mest värdefulla vägen under varje valomgång. Vår nya metod överträffar betydligt den klassiska metoden för val av sökväg baserad på simuleringar i form av undersökningskostnader, antal exakta länkar som bestämts och körhastigheten.
I vårt senaste arbete REF föreslog vi en metod för val av sökväg vid namn APSA.
Adaptive Path Selection for Link Loss Inference in Network Tomography Applications
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}