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000682215 001__ 682215 000682215 005__ 20230408005016.0 000682215 0247_ $$2URN$$aurn:nbn:de:hbz:82-rwth-2017-007244 000682215 0247_ $$2datacite_doi$$a10.18154/RWTH-2017-00724 000682215 0247_ $$2HBZ$$aHT019214496 000682215 0247_ $$2Laufende Nummer$$a35691 000682215 037__ $$aRWTH-2017-00724 000682215 041__ $$aEnglish 000682215 082__ $$a510 000682215 1001_ $$0P:(DE-82)129600$$aTieves, Martin$$b0 000682215 245__ $$aDiscrete and robust optimization approaches to network design with compression and virtual network embedding$$cvorgelegt von Master of Science RWTH Aachen University Martin Tieves$$honline 000682215 246_3 $$aDiskrete und robuste Optimierungsansätze zum Netzwerkdesign-Problem mit Komprimierung und zur Einbettung virtueller Netze$$yEnglish 000682215 260__ $$aAachen$$c2016 000682215 260__ $$c2017 000682215 300__ $$a1 Online-Ressource (xi, 220 Seiten) : Diagramme, 1 Karte 000682215 3367_ $$2DataCite$$aOutput Types/Dissertation 000682215 3367_ $$2ORCID$$aDISSERTATION 000682215 3367_ $$2BibTeX$$aPHDTHESIS 000682215 3367_ $$02$$2EndNote$$aThesis 000682215 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd 000682215 3367_ $$2DRIVER$$adoctoralThesis 000682215 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2017 000682215 502__ $$aDissertation, RWTH Aachen University, 2016$$bDissertation$$cRWTH Aachen University$$d2016$$gFak01$$o2016-12-16 000682215 5203_ $$aDen Schwerpunkt der hier vorliegenden Dissertation bildet die mathematische Untersuchung zweier Optimierungsprobleme aus dem Telekommunikationssektor. Das Erste betrifft die Dimensionierung von Kommunikationsnetzen wenn die Möglichkeit besteht Datenströme zu komprimieren (NDPC). Das Zweite entsteht bei der Einbettung von virtuellen Kommunikationsnetzen in gegebene Substrat-Netzwerke (VNE). Beide Probleme sind insbesondere für die Telekommunikationsindustrie relevant. Unter anderem treten sie dort bei der Betrachtung von Technologien zur Einführung neuer Dienstleistungen beziehungsweise von Serviceverbesserungen auf.In dieser Arbeit verwenden wir hauptsächlich die Methoden und Konzepte der mathematischen beziehungsweise der kombinatorischen Optimierung. Das Ziel dieser Arbeit ist es neue Einsichten in die Thematik sowohl aus praktischer als auch aus theoretischer Perspektive zu erarbeiten. Wir präsentieren ausführliche Rechenstudien um unsere theoretischen Ergebnisse zu unterstützen. Wenn immer es möglich ist ordnen wir unsere Resultate in den Kontext der bereits existierenden Literatur ein.Für beide Probleme verfolgen wir einen ähnlichen Ansatz. Für das NDPC Problem präsentieren wir eine Formulierung als gemischt ganzzahliges, lineares Programm (MILP), detaillierte Untersuchungen bezüglich des davon induzieren Polyeders und Betrachtungen zur Berechnungskomplexität sowie zur Unsicherheit von Eingabedaten. Wir schließen dieses Kapitel mit einer Diskussion unserer Rechenstudien ab und geben eine kurze Zusammenfassung der zum NDPC erzielten Resultate sowie einen Ausblick auf weitere Forschungsmöglichkeiten.Auch für das VNE Problem untersuchen wir zunächst eine Formulierung als MILP. Im Folgenden diskutieren wir heuristische Lösungsansätze und untersuchen die Berechnungskomplexität des VNE Problems. Wir betrachten das VNE Problem unter Datenunsicherheit und entwickeln exakte und heuristische Lösungsverfahren für diesen Fall. Wie für das NDPC Problem diskutieren wir zuletzt die Ergebnisse unserer Rechenstudien und geben einige Bemerkungen über potentielle zukünftige Forschungsrichtungen.Wir schließen diese Dissertation mit einer Zusammenfassung unserer Ergebnisse sowie mit einigen finalen Bemerkungen.$$lger 000682215 520__ $$aIn this thesis, we study two optimization problems, the Network Design Problem with Compression (NDPC) and the Virtual Network Embedding Problem (VNE). In both cases, our interest into the topic is motivated by the importance of these problems within the telecommunication industry, where they arise in the context of introducing new services and technologies.Throughout this work, we employ concepts and methods from the area of mathematical, respectively combinatorial, optimization. We aim to provide new insights, both from a theoretical and from a practical point of view. For that purpose, we carry out extensive computational experiments to strengthen our theoretical results. Wherever possible, we put our results into context with the existing literature.We follow a similar line of thought for both problems. For the NDPC problem, we present a mixed integer linear programming (MILP) formulation, detailed polyhedral investigations, and considerations on the problems computational complexity as well as a discussion on the problem under data uncertainty. We conclude our work on NDPC by computational results and an outlook into further research directions.For the VNE problem, we also start with an MILP formulation. We discuss heuristic problem approaches and investigate the problem’s computational complexity in great detail. We consider the VNE problem with data uncertainty and develop exact and heuristic solution approaches for this case. As for the NDPC problem, we present extensive computational experiments to evaluate our results. The chapter is closed by a short summary and a brief introduction to future research topics.We conclude this thesis by a final overview on the here presented results and with some final remarks.$$leng 000682215 591__ $$aGermany 000682215 653_7 $$aoptimization 000682215 653_7 $$amixed integer linear progamming 000682215 653_7 $$anetwork design 000682215 653_7 $$avirtual network embedding 000682215 7001_ $$0P:(DE-82)IDM00097$$aKoster, Arie Marinus$$b1$$eThesis advisor$$urwth 000682215 7001_ $$0P:(DE-82)020443$$aAmaldi, Edoardo$$b2$$eThesis advisor 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215.pdf$$yOpenAccess 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215_source.zip$$yRestricted 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215.gif?subformat=icon$$xicon$$yOpenAccess 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215.jpg?subformat=icon-1440$$xicon-1440$$yOpenAccess 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215.jpg?subformat=icon-180$$xicon-180$$yOpenAccess 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215.jpg?subformat=icon-640$$xicon-640$$yOpenAccess 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215.jpg?subformat=icon-700$$xicon-700$$yOpenAccess 000682215 8564_ $$uhttps://publications.rwth-aachen.de/record/682215/files/682215.pdf?subformat=pdfa$$xpdfa$$yOpenAccess 000682215 909CO $$ooai:publications.rwth-aachen.de:682215$$pdnbdelivery$$pVDB$$pdriver$$purn$$popen_access$$popenaire 000682215 915__ $$0StatID:(DE-HGF)0510$$2StatID$$aOpenAccess 000682215 9141_ $$y2016 000682215 9101_ $$0I:(DE-588b)36225-6$$6P:(DE-82)IDM00097$$aRWTH Aachen$$b1$$kRWTH 000682215 9201_ $$0I:(DE-82)113320_20140620$$k113320$$lLehr- und Forschungsgebiet Mathematik (Diskrete Optimierung)$$x0 000682215 9201_ $$0I:(DE-82)110000_20140620$$k110000$$lFachgruppe Mathematik$$x1 000682215 961__ $$c2017-03-16T17:59:24.452234$$x2017-01-18T09:50:21.752636$$z2017-03-16T17:59:24.452234 000682215 9801_ $$aFullTexts 000682215 980__ $$aphd 000682215 980__ $$aVDB 000682215 980__ $$aI:(DE-82)113320_20140620 000682215 980__ $$aI:(DE-82)110000_20140620 000682215 980__ $$aUNRESTRICTED