Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-21T11:30:58Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1795088 bytes, checksum: fb7c00f2437bd31139648401e67e1ad9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-21T11:30:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1795088 bytes, checksum: fb7c00f2437bd31139648401e67e1ad9 (MD5) Previous issue date: 2014-07-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work the problem of routing and route allocation (RSA) for elastic optical networks has been studied. This is similar to the problem of routing and wavelength allocation problem, the latter being characteristic routed optical networks in wavelengths. The problem RSA aims to allocate the least amount of resources to elastic optical network so it can cater to the maximum number of demands set out in customer traffic matrix. Besides the study of the problem, in this paper, two metaheuristics were implemented, which were the Iterated Local Search (ILS) and the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), which use SSA and LP-CA mathematical models in the local search phase. To implement metaheuristics and mathematical models, we used IBM ILOG CPLEX IDE. The results are presented in graphs, which showed that metaheuristics able to be efficient and competitive, with good quality solutions in an acceptable and even lower than the results presented by accurate modeling computational time. Finally, this paper presents a discussion of the advantages and limitations of this study, and presents directions for future work in this field of study. / Neste trabalho foi estudado o problema de roteamento e alocação de rota (RSA) em redes ópticas elásticas. Este é um problema similar ao problema de roteamento e alocação de comprimentos de onda, este último sendo característico em redes ópticas roteadas em comprimentos de onda. O problema RSA tem como objetivo atribuir a menor quantidade de recursos de uma rede óptica elástica de tal forma que consiga atender ao máximo número de demandas definidas na matriz de tráfego cliente. Além do estudo sobre o problema, neste trabalho foram implementadas duas metaheurísticas, sendo elas o Iterated Local Search (ILS) e o Greedy Randomized Adaptative Search Procedure (GRASP), as quais utilizam os modelos matemáticos SSA e LP-CA na fase de busca local. Para implementar os modelos matemáticos e metaheurísticas, foi utilizada a IDE IBM iLOG CPLEX. Os resultados obtidos são apresentados através de gráficos, os quais demonstraram que as metaheurísticas conseguiram ser eficientes e competitivas, apresentando soluções de boa qualidade em um tempo computacional aceitável e até menor que os resultados apresentados pelos modelos exatos. Por fim, este texto apresenta uma discussão sobre os diferenciais e limitações deste trabalho, e apresenta direcionamentos para trabalhos futuros neste campo de estudo.