mycoreobjectrosdok_disshab_0000001294rosdok_disshab_0000001294rosdokdisshabrosdok_derivate_00000238172023-08-08T10:05:35.575Z2015-02-10T14:01:26.355ZadministratoreditorDpublished1rosdok_derivate_0000023817truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id00001473817982736MODS updated during RosDok migration in June 2021DissertationHochschulschrift1065923937AbutalebTurky1978-VerfasserInautDynamic routing optimization using traffic predictionen121717186Prof. Dr. rer. nat. habil.Clemens H.CapUniversität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Institut für InformatikAkademischeR BetreuerIndgs132790505Prof. Dr.-Ing.DirkTimmermannUniversität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Institut für Angewandte Mikroelektronik und DatentechnikAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.-Ing.AndreasTimm-GielTechnische Universität Hamburg-Harburg, Institut für KommunikationsnetzeAkademischeR BetreuerIndgs10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und ElektrotechnikGrad-verleihende Institutiondgg10.18453/rosdok_id00001473http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001473urn:nbn:de:gbv:28-diss2015-0023-9000 Allgemeines, WissenschaftFakultät für Informatik und Elektrotechnikfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0Nutzungsrechte erteiltalle Rechte vorbehaltenUniversität RostockRostock2015monographic20142015Universitätsbibliothek RostockRostock20152015In this dissertation, a new efficient routing maintenance algorithm, called Predicting of Future Load-based Routing (PFLR), is introduced for optimizing the routing performance in IP-based networks. The main idea of PFLR algorithm is combing the predicted link load with the current link load with an effective method to optimize the link weights and so reduce the network congestions. Another research objective is introducing a new efficient Traffic Engineering (TE) algorithm, called Prediction-based Decentralized Routing (PDR) algorithm, which is fully decentralized and self-organized approach.traffic engineeringself organizationneural networksUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001473doctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisrfc5646:enrfc5646:enEnglischEnglishengengSDNB:000SDNB:000000 Allgemeines, Wissenschaft000 Generalities, Scienceinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.iefinstitution:unirostock.iefFakultät für Informatik und ElektrotechnikFaculty of Computer Science and Electrical EngineeringUniversität Rostock. Fakultät für Informatik und ElektrotechnikFakultät für Informatik<br />und ElektrotechnikUni.Rostock.Fakultaet.IEFhttp://d-nb.info/gnd/10085032-7accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2licenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.rightsreservedlicenseinfo:work.rightsreservedalle Rechte vorbehaltenall rights reserved/creativecommons/r/reserved/0.9/88x31.png[DE-28]Urheberrechtsschutz 1.0$gRights Statements$uhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/Dynamic routing optimization using traffic predictionDynamic routing optimization using traffic predictiongnd:1065923937gnd:121717186gnd:132790505gnd:10085032-7gnd:1065923937gnd:121717186gnd:132790505gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000001294-d324787e39gnd:1065923937Abutaleb TurkyAbutaleb Turkyrosdok_disshab_0000001294-d324787e60gnd:121717186Prof. Dr. rer. nat. habil. Clemens H. CapProf. Dr. rer. nat. habil. Clemens H. Caprosdok_disshab_0000001294-d324787e75gnd:132790505Prof. Dr.-Ing. Dirk TimmermannProf. Dr.-Ing. Dirk Timmermannrosdok_disshab_0000001294-d324787e90Prof. Dr.-Ing. Andreas Timm-GielProf. Dr.-Ing. Andreas Timm-Gielrosdok_disshab_0000001294-d324787e104gnd:10085032-7Universität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikAbutaleb TurkyProf. Dr. rer. nat. habil. Clemens H. CapProf. Dr.-Ing. Dirk TimmermannProf. Dr.-Ing. Andreas Timm-GielUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikAbutaleb TurkyProf. Dr. rer. nat. habil. Clemens H. CapProf. Dr.-Ing. Dirk TimmermannProf. Dr.-Ing. Andreas Timm-GielUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikAbutaleb TurkyRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00001473http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001473urn:nbn:de:gbv:28-diss2015-0023-9traffic engineeringself organizationneural networksIn this dissertation, a new efficient routing maintenance algorithm, called Predicting of Future Load-based Routing (PFLR), is introduced for optimizing the routing performance in IP-based networks. The main idea of PFLR algorithm is combing the predicted link load with the current link load with an effective method to optimize the link weights and so reduce the network congestions. Another research objective is introducing a new efficient Traffic Engineering (TE) algorithm, called Prediction-based Decentralized Routing (PDR) algorithm, which is fully decentralized and self-organized approach.20152015epub.dissertation1 Dissertation_Turky_2015.pdf 4958062 77573bac903ef5cc2faa626cdce36870 rosdok/id00001473817982736MODS updated during RosDok migration in June 2021DissertationHochschulschrift1065923937AbutalebTurky1978-VerfasserInautDynamic routing optimization using traffic predictionen121717186Prof. Dr. rer. nat. habil.Clemens H.CapUniversität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Institut für InformatikAkademischeR BetreuerIndgs132790505Prof. Dr.-Ing.DirkTimmermannUniversität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik, Institut für Angewandte Mikroelektronik und DatentechnikAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.-Ing.AndreasTimm-GielTechnische Universität Hamburg-Harburg, Institut für KommunikationsnetzeAkademischeR BetreuerIndgs10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und ElektrotechnikGrad-verleihende Institutiondgg10.18453/rosdok_id00001473http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001473urn:nbn:de:gbv:28-diss2015-0023-9000 Allgemeines, WissenschaftFakultät für Informatik und Elektrotechnikfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0Nutzungsrechte erteiltalle Rechte vorbehaltenUniversität RostockRostock2015monographic20142015Universitätsbibliothek RostockRostock20152015In this dissertation, a new efficient routing maintenance algorithm, called Predicting of Future Load-based Routing (PFLR), is introduced for optimizing the routing performance in IP-based networks. The main idea of PFLR algorithm is combing the predicted link load with the current link load with an effective method to optimize the link weights and so reduce the network congestions. Another research objective is introducing a new efficient Traffic Engineering (TE) algorithm, called Prediction-based Decentralized Routing (PDR) algorithm, which is fully decentralized and self-organized approach.traffic engineeringself organizationneural networksUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001473 2015-02-10T14:01:26.355Z 2023-08-08T10:05:35.575Z 2023-08-18T10:05:35.580Z editorD {"identifier":"rosdok/id00001473","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2018-06-30T13:13:52.240Z"} {"identifier":"http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001473","type":"purl","additional":"","service":"RosDokPURL","created":"2018-06-30T13:13:52.437Z","registered":"2018-06-30T13:13:52.437Z"} {"identifier":"10.18453/rosdok_id00001473","type":"doi","additional":"","service":"RosDokDOI","created":"2018-06-30T13:13:53.717Z","registered":"2018-06-30T13:13:53.717Z"} {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-diss2015-0023-9","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2018-06-30T13:13:52.246Z","registered":"2015-02-13T03:10:53.380Z"} administratorfulltextfile/rosdok_disshab_0000001294/rosdok_derivate_0000023817/Dissertation_Turky_2015.pdfDynamic routing optimization using traffic predictionDynamic routing optimization using traffic predictiongnd:1065923937gnd:121717186gnd:132790505gnd:10085032-7gnd:1065923937gnd:121717186gnd:132790505gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000001294-d324787e39gnd:1065923937Abutaleb TurkyAbutaleb Turkyrosdok_disshab_0000001294-d324787e60gnd:121717186Prof. Dr. rer. nat. habil. 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Andreas Timm-GielUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikAbutaleb TurkyRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00001473http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001473urn:nbn:de:gbv:28-diss2015-0023-9traffic engineeringself organizationneural networksIn this dissertation, a new efficient routing maintenance algorithm, called Predicting of Future Load-based Routing (PFLR), is introduced for optimizing the routing performance in IP-based networks. The main idea of PFLR algorithm is combing the predicted link load with the current link load with an effective method to optimize the link weights and so reduce the network congestions. 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