SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Furdek Marija 1985 )
 

Sökning: WFRF:(Furdek Marija 1985 ) > DeepDefrag: A deep ...

  • Etezadi, Ehsan,1993Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology (författare)

DeepDefrag: A deep reinforcement learning framework for spectrum defragmentation

  • Artikel/kapitelEngelska2022

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2022
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:research.chalmers.se:7e50ae73-51d9-4bf2-98a2-6383f9032006
  • https://doi.org/10.1109/GLOBECOM48099.2022.10000736DOI
  • https://research.chalmers.se/publication/531927URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • Exponential growth of bandwidth demand, spurred by emerging network services with diverse characteristics and stringent performance requirements, drives the need for dynamic operation of optical networks, efficient use of spectral resources, and automation. One of the main challenges of dynamic, resource-efficient Elastic Optical Networks (EONs) is spectrum fragmentation. Fragmented, stranded spectrum slots lead to poor resource utilization and increase the blocking probability of incoming service requests. Conventional approaches for Spectrum Defragmentation (SD) apply various criteria to decide when, and which portion of the spectrum to defragment. However, these polices often address only a subset of tasks related to defragmentation, are not adaptable, and have limited automation potential. To address these issues, we propose DeepDefrag, a novel framework based on reinforcement learning that addresses the 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. DeepDefrag outperforms the well-known Older-First First-Fit (OF-FF) defragmentation heuristic, achieving lower blocking probability under smaller defragmentation overhead.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Natalino Da Silva, Carlos,1987Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)carda (författare)
  • Diaz, RenzoTelia Company (författare)
  • Lindgren, AndersTelia Company (författare)
  • Melin, StefanTelia Company (författare)
  • Wosinska, Lena,1951Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)wosinska (författare)
  • Monti, Paolo,1973Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)mpaolo (författare)
  • Furdek Prekratic, Marija,1985Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)furdek (författare)
  • Chalmers tekniska högskolaTelia Company (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:2022 IEEE Global Communications Conference, GLOBECOM 2022 - Proceedings, s. 3694-3699

Internetlänk

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