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T3Planner: Multi-Phase Planning Across Structure-Constrained Optical, IP, and Routing Topologies（作者：Yijun Hao, Shusen Yang*, Fang Li, Yifan Zhang, Cong Zhao, Xuebin Ren, Peng Zhao, Chenren Xu, and Shibo Wang）。该工作提出了首个能够在三个网络规划阶段（绿地、重新配置和站点扩展）和拓扑层（光层、IP和路由拓扑）上求解带有结构约束的拓扑规划问题的求解器T3Planner。在该求解器中，我们设计了一种基于图神经网络（GNN）的结构驱动的编码器，用于简洁的结构编码，并设计了一种以光层为中心的压缩/重建和规则辅助的强化学习（RL）框架，可以实现快速收敛和高性能求解。在六种真实网络拓扑上的广泛实验表明，与九种相关的现有方法相比，T3Planner可扩展到具有数百个站点的大型光网络，并节省高达46.6%的成本，并支持3.12倍的流量需求。https://arxiv.org/pdf/2406.07342