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Geraldo Robson MateusRicardo Hiroshi Caldeira TakahashiRodney Rezende SaldanhaJose Marcos Silva NogueiraFernando Afonso Santos2019-08-10T14:22:08Z2019-08-10T14:22:08Z2009-03-27http://hdl.handle.net/1843/SLSS-7WFPV2O desenvolvimento de novas tecnologias aplicadas às redes de computadores e a expansão da Internet trouxeram como consequência um grande aumento no tráfego de dados nas redes. As exigências de qualidade de serviço (QoS) por parte das aplicações aumentaram proporcionalmente e estão mais rigorosas. Tais exigências envolvem diferentes métricas de QoS, entre elas pode-se citar o atraso, o balanceamento de carga e o número de pacotes perdidos na comunicação.Diferentes algoritmos de otimização são utilizados para alcançar os valores de QoS desejados pelas aplicações. Na otimização mono-objetivo considera-se uma métrica de QoS como função objetivo do problema e os valores para as demais métricas podem ser inseridos como restrições, enquanto na multi-objetivo é possível considerar cada métrica de QoS a ser otimizada como uma função objetivo do problema, otimizando-as simultaneamente. Por otimizar múltiplas funções objetivo simultaneamente, o resultado da otimização multi-objetivo consiste em um conjunto de soluções denominado conjunto Pareto-ótimo.Aplicar a otimização multi-objetivo ao roteamento dinâmico das requisições é um grande desafio, pois além de calcular o resultado do roteamento é necessário um modelo de tomada de decisão para escolher entre as soluções disponíveis aquela que mais se adequa às exigências de QoS dinamicamente. Não existem na literatura trabalhos que contemplem esta estratégia, portanto, esta é a contribuição proposta neste trabalho.Para verificar o comportamento desta estratégia em um contexto de redes de telecomunicações será utilizada a arquitetura MPLS (Multi-Protocol Label Switching). Esta arquitetura estende as funcionalidades do protocolo IP e apresenta como principal benefício a possibilidade de realizar o roteamento explícito das requisições na rede, definindo qual caminho deve ser seguido entre a origem e o destino de cada requisição.Os resultados mostraram uma melhora no desempenho da rede ao avaliar diferentes métricas de QoS simultaneamente. Outra vantagem apresentada é a flexibilidade da otimização multi-objetivo proporcionando que soluções com diferentes características sejam escolhidas alterando-se apenas os parâmetros do procedimento de tomada de decisão.The new networking technologies and the Internet difusion produced the data traffic increase in the networks. The quality of service (QoS) requirements for applications also increased and become stricter. Different QoS metrics can be evaluated by applications, for example the delay, the load balance and the packets lost in the communication.Different optimization algorithms can be used to achieve the QoS metric values for applications. The single objective approach regards as objective function one QoS metric and the others are considered as problem constraints, while the multi-objective optimization considers each QoS metric as an objective function and optimize them together. Because different objective function are optimized at once, the multi-objective result consist in set of solutions, named Pareto-optimal set.To apply multi-objective optimization for dynamic routing problems is a great challenge, because this strategy demands a decision support system to choose an appropriated solution from Pareto-optimal set dynamically, matching the QoS requirements. There is no works investigating this strategy in the literature, and this is the contribution proposed in this paper.To verify the performance of this strategy in telecommunications networks context, the MPLS architecture (Multi-Protocol Label Switching) is used . This architecture extends the functionalities of the IP protocol and presents as main advantage the possibility to perform explicit routing of requests in the network, defining explicitly the path to data traffic flow for each communication request.The results show improvements in overall performance of the network evaluating different QoS metrics simultaneously. Another advantage is the flexibility provide by the multi-objective optimization allowing to choose different solutions for the problem by changing the parameters in the decision support system.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGOtimização matemáticaTelecomunicaçõesSistemas de computação sem fioOtimização matemáticaTelecomunicaçõesSistemas de computação sem fioOtimização multi-objetivo aplicada à alocação dinâmica de rotas em redes de telecomunicaçõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALfernandoafonsosantos.pdfapplication/pdf1090871https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-7WFPV2/1/fernandoafonsosantos.pdfa451b9f5d2128aada648b08b12bcbe9eMD51TEXTfernandoafonsosantos.pdf.txtfernandoafonsosantos.pdf.txtExtracted texttext/plain145341https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-7WFPV2/2/fernandoafonsosantos.pdf.txtdcfddcad6796b2b5678ef6992c3af34fMD521843/SLSS-7WFPV22019-11-14 08:04:03.761oai:repositorio.ufmg.br:1843/SLSS-7WFPV2Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T11:04:03Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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