SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:5c744f38-1e7c-4077-80d5-611a2820c313"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:5c744f38-1e7c-4077-80d5-611a2820c313" > Deep reinforcement ...

Deep reinforcement learning for proactive spectrum defragmentation in elastic optical networks [Invited]

Etezadi, Ehsan, 1993 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Natalino Da Silva, Carlos, 1987 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Diaz, Renzo (författare)
Telia Company
visa fler...
Lindgren, Anders (författare)
Telia Company
Melin, Stefan (författare)
Telia Company
Wosinska, Lena, 1951 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Monti, Paolo, 1973 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Furdek Prekratic, Marija, 1985 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2023
2023
Engelska.
Ingår i: Journal of Optical Communications and Networking. - 1943-0620 .- 1943-0639. ; 15:10, s. E86-E96
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The immense growth of Internet traffic calls for advanced techniques to enable the dynamic operation of optical networks, efficient use of spectral resources, and automation. In this paper, we investigate the proactive spectrum defragmentation (SD ) problem in elastic optical networks and propose a novel deep reinforcement learning-based framework DeepDefrag to increase spectral usage efficiency. Unlike the conventional, often threshold-based heuristic algorithms that address a subset of the defragmentation related tasks and have limited automation capabilities, DeepDefrag jointly addresses the three main aspects of the SD process: determining when to perform defragmentation, which connections to reconfigure, and which part of the spectrum to reallocate them to. By considering services attributes, spectrum occupancy state expressed by several different fragmentation metrics, as well as reconfiguration cost, DeepDefragmis able to consistently select appropriate reconfiguration actions over the network lifetime and adapt to changing conditions. Extensive simulation results reveal superior performance of the proposed scheme over a scenario with exhaustive defragmentation and a well-known benchmark heuristic from the literature, achieving lower blocking probability at a smaller defragmentation overhead.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorteknik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Engineering (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Telekommunikation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Telecommunications (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Kommunikationssystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Communication Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy