Planejamento de redes ópticas usando inteligência computacional e ciência das redes

• Autor(a) principal: ARAÚJO, Danilo Ricardo Barbosa de.
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15426
• topic: Projeto de Redes Ópticas; Inteligência Computacional; Ciência das Redes

A infraestrutura de transporte para Internet e outros serviços de telecomunicações que exigem elevada taxa de transmissão é constituída basicamente por redes de comunicações ópticas. Em redes com estabelecimento dinâmico de requisições, algumas das requisições podem não ser atendidas devido à indisponibilidade de um caminho óptico, decorrente da ausência de um canal ou de restrições de Qualidade de Transmissão (QoT). A probabilidade de bloqueio de requisições (PB) pode ser usada para medir o desempenho deste tipo de rede. PB pode ser estimada por expressões analíticas ou por simuladores de eventos discretos. Expressões analíticas possuem baixo custo computacional, mas são aplicadas apenas em cenários muito simples. Simuladores facilitam a estimativa de PB em cenários mais complexos, mas apresentam elevado custo computacional, pois exigem um grande número de requisições para uma estimativa precisa. Algoritmos evolucionários foram usados em trabalhos anteriores sobre planejamento de redes, mas eles apresentam elevado custo computacional, pois ativam o estimador de PB diversas durante o processo. Nesta Tese é proposta uma nova abordagem para planejamento de redes baseada em conceitos de Ciência das Redes e de Inteligência Computacional. São propostas novas métricas, um estimador de PB baseado em redes neurais e um novo algoritmo de planejamento que usa o conceito de modelos substitutos. De acordo com os resultados obtidos, o novo método de estimativa de PB possui um tempo até 72 vezes menor do que o obtido por um simulador e o erro de estimativa é da ordem de 104, para uma rede óptica de 18 nós. Diversos cenários de projeto de redes foram analisados e o novo algoritmo de planejamento oferece uma redução do tempo de execução de até 88% sobre as propostas anteriores, baseadas em algoritmos evolucionários e simuladores de rede.