Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-02-25T17:38:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ppgee_ufpe_tese_danilo_araujo_d56.pdf: 4766595 bytes, checksum: d35136114bc3c8b6116c06920b45e876 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-25T17:38:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ppgee_ufpe_tese_danilo_araujo_d56.pdf: 4766595 bytes, checksum: d35136114bc3c8b6116c06920b45e876 (MD5) Previous issue date: 2015-07-21 / CNPq / 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. / The transport infrastructure for the Internet and other telecommunications services that require high transmission rate is comprised basically of optical communication networks. If networks with dynamic tra c are used, some requests could not be established due to the absence of an optical channel or due to restrictions in the Quality of Transmission (QoT). The blocking probability (BP) can be used to measure the performance of this kind of networks. BP can be estimated by analytical expressions or by discrete event simulators. Analytical expressions provide low computational cost, but they can be used only in very simple scenarios. Simulators facilitate the estimation of BP in more complex scenarios, but they present a high computational cost due to the large number of calls which is necessary to provide an accurate estimation. Evolutionary algorithms were used in previous works about design of optical networks, but they present high computational cost, since they activate the BP estimator several times to plan a single network. This Thesis proposes a new approach to design optical networks based on Network Science and Computational Intelligence. We propose new metrics, a new method to estimate BP based on neural networks and a new planning approach based on surrogate models. From the results, the proposed BP estimator presents a speedup of 72 over a network simulator and presents estimation errors in the order of 104, for an optical network with 18 nodes. Di erent scenarios for optical network design were evaluated and the new proposal o ers a reduction in processing time up to 88% when it is compared with previous approaches, that are based on evolutionary algorithms and network simulators.

Orientador: Prof. Dr. Fabrício Olivetti de França / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2017. / Um dos tópicos estudados em Ciência das Redes é o de detecção de comunidades, que são sub-redes com características que se destacam dentro de seu conjunto. Diversos algoritmos de detecção de comunidades foram criados, se diferenciando na natureza da comunidade estimada. Esta dissertação tem como objetivo principal analisar diferentes algoritmos de detecção de comunidades da literatura para criação de um modelo de escolha de algoritmos de detecção de comunidade a partir das características da rede. Para isso, três hipóteses. Foram testadas: i) os melhores algoritmos de detecção de comunidade se complementam em relação à redes em que obtém seu melhor desempenho; ii) o desempenho de cada algoritmo de detecção de comunidade esta ligada diretamente _a propriedade da rede. iii) uma vez que as propriedades da rede são mensuradas, é possível fazer uma escolha dos melhores algoritmos de detecção de comunidade para essa rede. Para a primeira hipótese foram testados sete algoritmos do estado da arte e avaliados seus desempenhos individuais sobre redes artifiais, em termos da métrica de Informação Mutua Normalizada (NMI). Veríamos a existência de um conjunto de algoritmos que obtiveram o maior NMI para determinados tipos de redes e nenhum outro algoritmo obteve esse mesmo valor, concluindo que a escolha adequada do algoritmo de acordo com as características da rede é importante. Para a segunda hipótese foram testados modelos de regressão com o objetivo de verificar a possibilidade de estimar o desempenho de cada algoritmo baseado nas caracteristicas da rede. Verifcamos que a maioria dos modelos foram superiores aos da base de referencia utilizados, principalmente ao remover as redes infectaveis. Para a terceira hipótese foram testados algoritmos de classicação com o objetivo de escolher um ou mais algoritmos de acordo com a características da rede. Verificamos que o desempenho dos modelos obtidos pelos algoritmos foram superiores aos da base de referencia, com algumas ressalvas. / One of the topics studied in Network Science is the community detection, that are subnetworks with features that stand out as a whole. Many algorithms were developed for the detection of communities, difering in the nature of the estimated community. This dissertation has as its main objective, the analysis of diferent community detection algorithms from the literature to create models to help choosing the best algorithms given the features from the network. For this purpose, three hypotheses were tested: i) whether the best algorithms for detecting communities complement each other in relation to the networks in which they obtain better performance; ii) whether the performance of each community detection algorithm is directly associated with the network property, and iii) once the network properties are measured, whether it is possible to choose the best community detection algorithms for this network. For the first hypothesis, seven stateof- the-art algorithms were tested and their individual performances in articial networks were evaluated in terms of the NMI metric. We verifed the existence of a set of algorithms that obtained the highest NMI for certain types of networks and no other algorithm obtained that same value, concluding that the proper choice of the algorithm according to the network features is important. For the second hypothesis, regression models were tested to verify the possibility of estimate the performance of each algorithm based on the features of the network. We verifed that most of the models were superior to the baseline used, mainly in the removal of infeasible networks. For the third hypothesis, the classifcation algorithms were tested to choose one or more algorithms according to the network features. We veried that the performance of the models obtained by the algorithms was higher than those of the baseline, with some caveats.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2014-09-11T11:50:01Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Diego Americo Guedes.pdf: 971567 bytes, checksum: a39a61e190ff600e318da0dd24eb108c (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-11T11:50:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Diego Americo Guedes.pdf: 971567 bytes, checksum: a39a61e190ff600e318da0dd24eb108c (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work we present and evaluate a modeling methodology that describes the creation of a topology for wireless mesh networks, and how this topology changes over time. The modeling methodology is based on network science, which is a multidisciplinary research area that has a lot of tools to help in the study and analysis of networks. In wireless mesh networks, the relative importance of the nodes is often related to the topological aspects, and data flow. However, due to the dynamics of the network, the relative importance of the nodes may vary in time. In the context of network science, the concept of centrality metric represents the relative importance of a node in the network. In this work we show also that the current centrality metrics are not able to rank properly the nodes in wireless mesh networks. Then we propose a new metric of centrality that ranks the most important nodes in a wireless mesh network over time. We evaluate our proposal using data from a case study of the proposed modeling methodology and also from real wireless mesh networks, achieving satisfactory performance. The characteristics of our metric make it a useful tool for monitoring dynamic networks. / Neste trabalho, apresentamos e avaliamos uma modelagem que descreve a criação de uma topologia para redes em malha sem fio e como essa se altera no tempo. A modelagem é baseada em ciência das redes (network science), uma área multidisciplinar de pesquisa que possui uma grande quantidade de ferramentas para auxiliar no estudo e análise de redes. Em redes em malha sem fio, a importância relativa dos nós é frequentemente relacionada a aspectos topológicos e ao fluxo de dados. Entretanto, devido à dinamicidade da rede, a importância relativa de um nó pode variar no tempo. No contexto de ciência de redes, o conceito de métricas de centralidade reflete a importância relativa de um nó na rede. Neste trabalho, mostramos também que as métricas atuais de centralidade não são capazes de classificar de maneira adequada os nós em redes em malha sem fio. Propomos então uma nova métrica de centralidade que classifica os nós mais importantes em uma rede em malha sem fio ao longo do tempo. Avaliamos nossa proposta com dados obtidos de um estudo de caso da modelagem proposta e de redes em malha sem fio reais, obtendo desempenho satisfatório. As características da nossa métrica a tornam uma ferramenta útil para monitoramento de redes dinâmicas.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-04-27T12:53:22Z No. of bitstreams: 3 Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (1).pdf: 19159669 bytes, checksum: d6cdfd312c164ffbf7fd3f9ef057e9b4 (MD5) Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (2).pdf: 3072357 bytes, checksum: cf07b57f01e07d6c3e432eba959e106a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-04-27T12:59:35Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (1).pdf: 19159669 bytes, checksum: d6cdfd312c164ffbf7fd3f9ef057e9b4 (MD5) Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (2).pdf: 3072357 bytes, checksum: cf07b57f01e07d6c3e432eba959e106a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-27T12:59:35Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (1).pdf: 19159669 bytes, checksum: d6cdfd312c164ffbf7fd3f9ef057e9b4 (MD5) Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (2).pdf: 3072357 bytes, checksum: cf07b57f01e07d6c3e432eba959e106a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-02-25 / O propósito desta dissertação é a realização de um estudo sobre redes, mais especificamente das redes sociais, visando à criação de modelos, técnicas e ferramentas para simular a sua geração, produzir o seu mapeamento estrutural gráfico, e viabilizar a realização de buscas nos ambientes que as representam. A geração e visualização de redes, ou grafos, assim como a realização de buscas, compõem um ramo continuamente estudado por diversos profissionais que ingressaram recentemente em uma nova ciência interdisciplinar, enraizada em pesquisas sociológicas e na Teoria dos Grafos: a Ciência das Redes. Alguns resultados provenientes das pesquisas desta ciência subverteram conceitos previamente definidos, e apresentaram características reveladoras sobre o universo social interconectado. Dentre eles destacam-se a desmistificação dos seis graus de separação com a comprovação do fenômeno do "mundo pequeno". Tais revelações inserem-se particularmente no estudo das redes sociais, mas demonstraram ser uma característica onipresente nas demais redes pesquisadas pelos cientistas. Consequentemente, as pesquisas sobre redes sociais principiaram o estudo sobre redes de forma mais geral, produzindo inúmeros trabalhos sobre o tema. Dentro deste contexto, a aplicação Fluzz, engendrada sob os alicerces dos Sistemas Multiagentes e dos princípios da contemporânea Ciência das Redes, é introduzida para prover ferramentas de visualização e de simulação da geração de redes sociais, baseadas nos modelos já propostos na literatura e em um novo modelo concebido nesta obra. Para o processo de busca, agentes de software capazes de atuar de forma distribuída e paralela, foram implementados utilizando-se de diversas abordagens intrínsecas à Inteligência Artificial, como Algoritmo de Dijkstra, Otimização por Colônia de Formigas e Algoritmos Genéticos. Tais agentes foram projetados para maximizar a probabilidade de influência entre os indivíduos das redes sociais, contribuindo para o aumento da atividade de conexão, de interação, e consequentemente de cooperação entre os mesmos. / O propósito desta dissertação é a realização de um estudo sobre redes, mais especificamente das redes sociais, visando à criação de modelos, técnicas e ferramentas para simular a sua geração, produzir o seu mapeamento estrutural gráfico, e viabilizar a realização de buscas nos ambientes que as representam. A geração e visualização de redes, ou grafos, assim como a realização de buscas, compõem um ramo continuamente estudado por diversos profissionais que ingressaram recentemente em uma nova ciência interdisciplinar, enraizada em pesquisas sociológicas e na Teoria dos Grafos: a Ciência das Redes. Alguns resultados provenientes das pesquisas desta ciência subverteram conceitos previamente definidos, e apresentaram características reveladoras sobre o universo social interconectado. Dentre eles destacam-se a desmistificação dos seis graus de separação com a comprovação do fenômeno do "mundo pequeno". Tais revelações inserem-se particularmente no estudo das redes sociais, mas demonstraram ser uma característica onipresente nas demais redes pesquisadas pelos cientistas. Consequentemente, as pesquisas sobre redes sociais principiaram o estudo sobre redes de forma mais geral, produzindo inúmeros trabalhos sobre o tema. Dentro deste contexto, a aplicação Fluzz, engendrada sob os alicerces dos Sistemas Multiagentes e dos princípios da contemporânea Ciência das Redes, é introduzida para prover ferramentas de visualização e de simulação da geração de redes sociais, baseadas nos modelos já propostos na literatura e em um novo modelo concebido nesta obra. Para o processo de busca, agentes de software capazes de atuar de forma distribuída e paralela, foram implementados utilizando-se de diversas abordagens intrínsecas à Inteligência Artificial, como Algoritmo de Dijkstra, Otimização por Colônia de Formigas e Algoritmos Genéticos. Tais agentes foram projetados para maximizar a probabilidade de influência entre os indivíduos das redes sociais, contribuindo para o aumento da atividade de conexão, de interação, e consequentemente de cooperação entre os mesmos.