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By Bruce P. Palka

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12 Minimierung der Faserzahl mit RWAAlgorithmen – kl D kl C yl , wobei kl die derzeitige bereits installierte Anzahl von Fasern auf dem Link l; kl die Anzahl der Fasern auf dem Link l nach der vorletzten Iteration und yl das Ergebnis der gerade durchlaufenen letzten Iteration bezeichnen. P m m xr ılr , wobei w l die derzeitige Anzahl der Zuweisungen der – w l D w l C m;r Wellenlänge zum Link l, w l die Anzahl dieser Zuweisungen nach der vorletzten Iteration und xrm das Ergebnis der gerade durchlaufenen letzten Iteration bezeichnen.

Bound“ (D Beschränken) bezieht sich auf die Verwendung von unteren und oberen Schranken für die Zielfunktion, die genutzt werden, um einige der angesprochenen Teilprobleme von vornherein auszuschließen. x/ eine bereits gefundene obere Schranke für die Lösung des Minimierungsproblems und gilt für alle Elemente im Zulässigkeitsbereich eines Teilproblems eine untere Schranke US mit US > OS, so enthält dieses Teilproblem mit Sicherheit nicht die optimale Lösung und kann eliminiert werden. 1 und Abb.

Eine Lösung des Minimierungsproblems in Gl. 6 ist deutlich einfacher als die Lösung von (P ); allerdings ist die Zulässigkeit der Lösung im Kontext von (P ) nicht garantiert: Die Nebenbedingungen aus (P ) werden in Gl. x; / erhöht, also gewissermaßen die Verletzung der Nebenbedingungen „bestraft“, ohne ihre Einhaltung zu erzwingen: Gl. 6 beschreibt eine Relaxation von (P ). x/ für 8x 2 H : Dann gilt auch: G. 7) Es stellt sich dann die Frage, wie gut die in der Gl. 7 mit Hilfe der Lagrange-Funktion formulierte untere Schranke („duale Funktion G.

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An introduction to complex function theory by Bruce P. Palka

by Joseph

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