Abstrakt. Optisk Burst Switching (OBS) anses allmänt vara tekniken för det framtida stomnätet på Internet. Burst monteringstid vid ingress noden är känd för att påverka trafikegenskaper och förlustfördelning i stomnätet. Vi föreslår en algoritm för att anpassa sprängningstiden baserat på det observerade förlustmönstret i nätverket. Den föreslagna Learning-baserade Burst Assembly (LBA) algoritm använder lärande automata som sonderar förlusten i nätverket periodiskt och ändra monteringstiden vid ingress nod till en gynnsam. Vi använder en diskret uppsättning av värden för sprängningen monteringstid som kan väljas och tilldela en sannolikhet till var och en av dem. Sannolikheten för att välja en monteringstid uppdateras beroende på den förlust som mäts över banan med hjälp av ett linjärt belöning-Penalty (LR-P ) schema. Konvergensen av dessa sannolikheter leder så småningom till valet av en optimal sprängning monteringstid som minimerar sannolikheten för sprängning förlust (BLP) för varje given trafik mönster. Vi presenterar simuleringsresultat för olika typer av trafik och två nättopologier för att visa att LBA uppnår lägre BLP jämfört med de fasta och adaptiva sprängningsmekanismer som finns i litteraturen.
Å andra sidan föreslog Learning-based Burst Assembly (LBA) REF en algoritm för att anpassa sprängningstiden baserat på det observerade förlustmönstret i nätverket.
A novel burst assembly algorithm for optical burst switched networks based on learning automata
{'venue': 'ONDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}