Avaliação do processo de fragmentação em redes ópticas elásticas usando aprendizado de máquina
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFABC |
Texto Completo: | http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122175 |
Resumo: | Orientador: Prof. Dr. Luiz Henrique Bonani do Nascimento |
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Avaliação do processo de fragmentação em redes ópticas elásticas usando aprendizado de máquinaREDES ÓTICAS ELÁSTICASFRAGMENTAÇÃO DO ESPECTRO ÓPTICOAPRENDIZADO COMPUTACIONALÁRVORE DE REGRESSÃOELASTIC OPTICAL NETWORKSOPTICAL SPECTRAL FRAGMENTATIONMACHINE-LEARNINGREGRESSION TREEPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO - UFABCOrientador: Prof. Dr. Luiz Henrique Bonani do NascimentoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2020.Redes óticas elásticas (Elastic Optical Network - EON) são uma proposta para aumentar a eficiência no uso do espectro óptico em comparação com a forma como é usado pelas redes WDM convencionais, de grade fixa. Porém, ao permitir o estabelecimento de canais com larguras de banda variadas, aumenta-se o potencial de fragmentação espectral da rede. Apesar de muitos esforços de pesquisa para a solução desse problema, até hoje não existem técnicas universalmente aceitas como ótimas. Este trabalho busca apresentar uma proposta que utiliza aprendizado de máquina para a construção de uma árvore de regressão que correlacione os estados que a rede assume a cada momento de seu funcionamento com o nível de fragmentação de seu espectro óptico e desenvolver técnicas para o tratamento desse problema com base nestas informações. Os resultados mostraram que o treinamento através de aprendizado de máquina permite prever a evolução do nível de fragmentação com razoável nível de precisão, o que possibilitou o desenvolvimento de técnicas de gerenciamento da fragmentação com base nestas previsões.Elastic Optical Network (EON) is a proposal to increase the efficiency in the use of the optical spectrum compared to the way it is used by conventional, fixed grid WDM networks. However, by allowing the establishment of channels with varied bandwidth, the spectral fragmentation of the network increases. Despite many research efforts to solve this problem, until today are no universally accepted as optimal techniques. This work aims to present a proposal that uses machine learning to build a regression tree that correlates the network states, assumed at each moment of its operation, with the optical spectrum fragmentation level and, based on this, develop techniques for treating this problem. The results reveal that the use of machine learning allows to predict the evolution of the fragmentation level with a reasonable level of precision, which enabled the development of fragmentation management techniques based on these predictions.Nascimento, Luiz Henrique Bonani doAbbade, Marcelo Luís FranciscoSuyama, RicardoVieira, Paulo Omar Augusto2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf120 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122175http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122175&midiaext=79349http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122175&midiaext=79348Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=122175porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-03-21T13:25:33Zoai:BDTD:122175Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-03-21T13:25:33Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false |
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