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Descrição Detalhada da Publicação
Machine learning-based algorithm for core allocation in spatial division multiplexing elastic optical networks
Título Revista
Optical Fiber Technology
Ano (publicação definitiva)
2025
Língua
Inglês
País
Estados Unidos da América
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Web of Science®
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Abstract/Resumo
Spatial division multiplexing elastic optical networks (SDM-EONs) using multicore fibers (MCF) are promising candidates for the future transport networks. In MCFs, a new dimension is added to the resource allocation problem: core allocation. In this paper, a machine learning-based algorithm for core selection (MaLAC) in SDM-EONs is proposed. Compared with other three solutions proposed in the literature and a scenario with a low crosstalk level, MaLAC achieves at least 25.35% gain in terms of request blocking probability (RBP) and at least 24.81% for bandwidth blocking probability (BBP). In a scenario with a high crosstalk level, MaLAC achieves at least 8.16% gain for RBP and at least 9.28% for BBP.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Optical networks,Multi-core fiber,Physical layer impairments,Artificial intelligence,Neural networks,Machine learning
Classificação Fields of Science and Technology
- Ciências Físicas - Ciências Naturais
- Engenharia Civil - Engenharia e Tecnologia
- Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
- Engenharia dos Materiais - Engenharia e Tecnologia
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