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Planejamento de redes ópticas usando inteligência computacional e ciência das redesARAÚJO, Danilo Ricardo Barbosa de. 21 July 2015 (has links)
Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-02-25T17:38:28Z
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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.
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Análise sobre comunidades em redes artificiais : detecção, propriedades e estimação de desempenhoOliveira, Eric Tadeu Camacho de January 2017 (has links)
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.
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Classificação dinâmica de nós em redes em malha sem fioGuedes, Diego Américo 11 September 2014 (has links)
Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2014-09-11T11:50:01Z
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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.
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Fluzz - redes sociais: geração, visualização e buscas que maximizam a probabilidade de influência entre indivíduos / Fluzz - social networks: generation , visualization and searches that maximize the probability of influence between individualsMarin, Ericsson Santana 25 February 2013 (has links)
Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-04-27T12:53:22Z
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Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (1).pdf: 19159669 bytes, checksum: d6cdfd312c164ffbf7fd3f9ef057e9b4 (MD5)
Dissertação - Ericsson Santana Marin - 2013 (2).pdf: 3072357 bytes, checksum: cf07b57f01e07d6c3e432eba959e106a (MD5)
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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.
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