Projeto de redes ópticas de alta capacidade utilizando técnicas de otimização bioinspiradas

• Autor(a) principal: CHAVES, Daniel Augusto Ribeiro
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5152
• topic: Topologia de redes de telecomunicação; Redes WDM; Inteligência computacional; Otimização de Pareto; Particle swarm optimization; Cross layer design; Camada física; Equipamentos de comunicação óptica; Comunicação com fibras ópticas; Redes de fibras ópticas; NSGA-II

Nesta Tese são propostas diversas estratégias para projetar redes ópticas WDM de forma otimizada. As redes são consideradas com tráfego dinâmico e penalizadas pelas penalidades da camada física. As estratégias propostas lidam com os principais elementos que afetam a relação custo desempenho em uma rede óptica: o algoritmo de roteamento e atribuição de comprimentos de onda (RWA), a colocação de regeneradores (RP), a atribuição de regeneradores (RA), o projeto da topologia física da rede (PTD) e o dimensionamento dos dispositivos ópticos (DDO) que serão instalados na rede. Esses problemas são tratados tanto de forma separada quanto de forma integrada na Tese. Para o RWA, é proposta uma metodologia para se projetar algoritmos heurísticos de roteamento que têm como objetivo o aumento no desempenho da rede e que levam em conta as penalidades da camada física. Para a solução do RP são propostos algoritmos heurísticos e metaheurísticos para o projeto de redes ópticas translúcidas, considerando simultaneamente a otimização dos custos de capital (CapEx) e operacional (OpEx) e do desempenho da rede. O problema de PTD é tratado em conjunto com o DDO também de forma mutiobjetiva, considerando a otimização simultânea do CapEx e do desempenho (probabilidade de bloqueio). Um algoritmo multiobjetivo para realização da expansão de topologia (i.e. adição de novos enlaces a uma rede já existente) também é proposto. Além disso, são resolvidos conjuntamente os problemas de PTD, RP e RWA de forma mutiobjetiva considerando a otimização simultânea de CapEx e desempenho da rede. As otimizações das soluções são feitas utilizando as seguintes estratégias metaheuristicas propostas na área de inteligência computacional: Particle Swarm Optimization (PSO) e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)