Die automatische Routenauswahl in Telekommunikationsnetzen mit externen Managementsystemen, sogenannten Transportnetzen, stellt ein unzureichend gelöstes Problem dar. Die Aufgabe kann reduziert werden auf die Bewertung und Auswahl von Routen in einem gerichteten Graphen - ausgehend von Bewertungen der Kanten und Knoten mit jeweils einer Reihe von sehr verschiedenartigen Parametern, die von den technischen und wirtschaftlichen Gegebenheiten abhängen. Ein wesentliches Problem der globalen Bewertung der Routen liegt darin, daß die Berücksichtigung der lokalen Kanten- und Knotenparameter nicht durch eine einfache Funktion beschrieben werden kann. So können die besten Routen nicht einfach an Hand eines aus den Parametern berechneten Distanzmaßes bestimmt werden. Sowohl die Bewertung unter Berücksichtigung der lokalen Kanten- und Knotenparameter, als auch die Routenauswahl werden von Experten ausgeführt. Die Auslastung des Netzes und die kostengünstige Bereitstellung der Routen ist dabei von entscheidender Bedeutung. Spezielle strategische Gründe machen es notwendig, das im Regelfall angewandte Vorgehen bei der Routenauswahl temporär und lokal zu umgehen. Die Experten beherrschen diese strategische Feinsteuerung der Routenauswahl. Automatische Routing-Verfahren, die bisher entwickelt wurden, berücksichtigen nur solche Parameter, aus denen sich ein Distanzmaß berechnen läßt. Als Konsequenz ergibt sich eine Routenauswahl, die wesentliche Aspekte nicht berücksichtigt. In dieser Arbeit wird ein automatisches Routing-Verfahren vorgestellt, das das Verhalten der Experten nachbildet. Aus dem Expertenwissen wird ein regelbasiertes Fuzzy-System erstellt, das zur Bewertung des Graphen herangezogen wird. Kombiniert mit einem Kürzeste-Wege-Verfahren entsteht aus diesem Fuzzy-System ein flexibel steuerbares Routing-Verfahren. Auf Grundlage dieses Verfahrens entstehen weitere Varianten durch die zusätzliche Optimierung einzelner, additiver Parameter der Kanten. Die strategische Feinsteuerung der Routenauswahl wird durch die Einführung eines speziellen Kantenparameters und durch zusätzliche Fuzzy-Regeln ermöglicht. Um empirisches Wissen für die Konstruktion des Fuzzy-Systems zu nutzen, wird das Fuzzy-System reversibel in ein neuronales Netz transformiert. Zur Adaption des Fuzzy-Systems an empirische Daten, wird speziell für diese Zwecke ein Trainingsalgorithmus entwickelt. Der Erfolg der entwickelten Verfahren wird an Hand der Simulation der Routenauswahl für hochprioritäre Übertragungswege gezeigt.     «

Die automatische Routenauswahl in Telekommunikationsnetzen mit externen Managementsystemen, sogenannten Transportnetzen, stellt ein unzureichend gelöstes Problem dar. Die Aufgabe kann reduziert werden auf die Bewertung und Auswahl von Routen in einem gerichteten Graphen - ausgehend von Bewertungen der Kanten und Knoten mit jeweils einer Reihe von sehr verschiedenartigen Parametern, die von den technischen und wirtschaftlichen Gegebenheiten abhängen. Ein wesentliches Problem der globalen Bewertun...     »

Automatic route choice in telecommunication networks using external management systems, also known as transport networks, is an unsatisfactorily solved problem. The task can be reduced to weighting and choosing routes in a directed graph - starting with weighting edges and vertices using sets of very different parameters, parameters depending on technical and economic conditions. An essential problem of global route weighting is that the consideration of the local edges and vertices parameters cannot be described by a simple function. Therefore, the best route cannot be determined simply by means of a distance measure calculated from the parameters. Both route weighting, which takes the local parameters of edges and vertices into account, and route choice are done by experts. For this task, consideration of the network's utilisation rate and of economical route provision is essential. Special strategic considerations require temporarily and locally bypassing the usual route choice process. Experts master this detailed fine-tuning of route choice. Existing automatic routing algorithms take into account only parameters from which a distance measure can be calculated. Therefore, the choice of routes does not take into account essential aspects of route choice. This thesis presents an automatic routing process emulating the experts' method. Using expert knowledge, a fuzzy rule-based system for weighting the graph is constructed. By combining the fuzzy-rule based system with a shortest path algorithm, a flexible and controllable routing process is created. Based on this process, more variants are provided by additionally optimising single, additive edge parameters. The introduction of a special edge parameter and additional fuzzy rules make strategic fine-tuning of route choice possible. In order to use empirical knowledge for the construction of the fuzzy system, the fuzzy rule-based system is reversibly transformed into a neural network. A training algorithm has been especially developed for adapting the fuzzy system to empirical data. The success of all these routing methods is demonstrated by simulating route choice for high priority link connections.     «

Automatic route choice in telecommunication networks using external management systems, also known as transport networks, is an unsatisfactorily solved problem. The task can be reduced to weighting and choosing routes in a directed graph - starting with weighting edges and vertices using sets of very different parameters, parameters depending on technical and economic conditions. An essential problem of global route weighting is that the consideration of the local edges and vertices parameters c...     »