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Projeto de redes ópticas de alta capacidade utilizando técnicas de otimização bioinspiradasCHAVES, Daniel Augusto Ribeiro 31 January 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / 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)
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Projeto de Redes Ópticas de Alta Capacidade Utilizando Técnicas de Otimização BioinspiradasCHAVES, Daniel Augusto Ribeiro 24 February 2012 (has links)
Submitted by Eduarda Figueiredo (eduarda.ffigueiredo@ufpe.br) on 2015-03-06T13:44:05Z
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Previous issue date: 2012-02-24 / CNPq e CAPES / 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).
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