@misc{ZymolkaKosterWessaely, author = {Zymolka, Adrian and Koster, Arie M.C.A. and Wess{\"a}ly, Roland}, title = {Transparent optical network design with sparse wavelength conversion}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0297-zib-7017}, number = {02-34}, abstract = {We consider the design of transparent optical networks from a practical perspective. Network operators aim at satisfying the communication demands at minimum cost. Such an optimization involves three interdependent planning issues: the dimensioning of the physical topology, the routing of lightpaths, and the wavelength assignment. Further topics include the reliability of the configuration and sparse wavelength conversion for efficient use of the capacities. In this paper, we investigate this extensive optical network design task. Using a flexible device-based model, we present an integer programming formulation that supports greenfield planning as well as expansion planning on top of an existing network. As solution method, we propose a suitable decomposition approach that separates the wavelength assignment from the dimensioning and routing. Our method in particular provides a lower bound on the total cost which allows to rate the solution quality. Computational experiments on realistic networks approve the solution approach to be appropriate.}, language = {en} } @misc{BleyKosterKroelleretal., author = {Bley, Andreas and Koster, Arie M.C.A. and Kr{\"o}ller, Alexander and Wess{\"a}ly, Roland and Zymolka, Adrian}, title = {Kosten- und Qualit{\"a}tsoptimierung in Kommunikationsnetzen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0297-zib-7537}, number = {03-31}, abstract = {Der scharfe Wettbewerb innerhalb der Telekommunikationsbranche zwingt die Netzbetreiber dazu, ihre Investitionen genau zu planen und immer wieder Einsparungsmanahmen durchzuf{\"u}hren. Gleichzeitig ist es jedoch wichtig, die Qualit{\"a}t der angebotenen Dienste zu verbessern, um neue Kunden zu gewinnen und langfristig an sich zu binden. Die mathematische Optimierung bietet sich f{\"u}r viele solcher Aufgabenstellungen als hervorragend geeignetes Planungswerkzeug an. Ziel dieses Artikels ist es, ihre Methodik und ihre Anwendung speziell zur Kosten- und Qualit{\"a}tsoptimierung in Kommunikationsnetzen vorzustellen. Anhand von vier konkreten Planungsaufgaben aus dem Bereich der Festnetzplanung wird aufgezeigt, wie sich komplexe Zusammenh{\"a}nge in flexiblen mathematischen Modellen abbilden lassen und welche Verfahren zur automatisierten Bearbeitung der Probleme eingesetzt werden k{\"o}nnen. Die hier vorgestellten Methoden zeichnen sich insbesondere dadurch aus, dass sie neben hochwertigen L{\"o}sungen auch eine Qualittsgarantie liefern, mit der sich die Lsungen fundiert bewerten lassen. Die dokumentierten Ergebnisse aus verschiedenen Industrieprojekten belegen die Eignung und G{\"u}te der mathematischen Optimierung f{\"u}r die Praxis.}, language = {de} }