Key points are not available for this paper at this time.
حجم الشبكة الإجمالية في الشبكات الضوئية الرئيسية في نمو مستمر، مكوناً من العديد من خدمات الشبكة الأصغر مع اتجاهات متزايدة وتنوع في المواسم. بسبب التقدمات الأخيرة في خوارزميات التعلم الآلي، يمكن التنبؤ بتقلبات الحركة على المدى القصير والطويل. وبالتالي، يمكن تكييف الشبكة الضوئية الرئيسية مع التغيرات في الحركة بهدف تحسين أدائها. ومع ذلك، تكمن التحديات المهمة في تطوير طرق تحسين فعالة قادرة على التكيف مع التغيرات في الحركة للاستفادة من المعرفة المتعلقة بالحركة. ولأغراض هذا البحث، يتناول هذا المقال حركة المرور المتغيرة زمنياً في الشبكات الضوئية المرنة طيفياً ومكانياً (SS-FONs)، وهي تقنية واعدة للتخفيف من متطلبات الشبكة الرئيسية لنقل حجم كبير من الحركة. المساهمة الرئيسية في هذا البحث تتكون من شقين. أولاً، نقدم طريقة جديدة للتنبؤ بالحركة باستخدام الانحدار متعدد المخرجات والميزات الزمنية للتنبؤ بالحركة بين جميع أزواج العقد ودمج هذه الطريقة في إطار تحسين تم تطويره لتخصيص الموارد الديناميكي في SS-FONs الشفافة ذات الحركة المتغيرة زمنياً. ثانياً، نقيم التحسينات المحتملة في أداء الشبكة من إعادة تخصيص مسارات الضوء الدورية من خلال تجارب عددية واسعة. وفقاً لنتائج التجارب التي أجريت على نوعين من التوبولوجيات الضوئية التمثيلية، فإن النهج المقترح مع تخصيص الموارد الدوري يسمح بتحقيق تقليل يصل إلى 7.8 نقطة مئوية في حجب النطاق الترددي مقارنة بالسيناريو المرجعي بدون إعادة تخصيص. وبالتالي، تحتاج الشبكة إلى عدد أقل يصل إلى 23.4% من أجهزة الإرسال والاستقبال لتوصيل نفس الحركة في السيناريوهات المدروسة وبالتالي يتم توفير ادخار في استهلاك الطاقة.
درس وودارجك وآخرون (Mon،) هذا السؤال.