Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-08-06T19:16:26Z No. of bitstreams: 1 2018_AnaCarolinadeOliveiraChristofaro.pdf: 10449817 bytes, checksum: 280d0c739d774b1f552b008e91ae6ee3 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-08-08T19:57:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_AnaCarolinadeOliveiraChristofaro.pdf: 10449817 bytes, checksum: 280d0c739d774b1f552b008e91ae6ee3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T19:57:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_AnaCarolinadeOliveiraChristofaro.pdf: 10449817 bytes, checksum: 280d0c739d774b1f552b008e91ae6ee3 (MD5) Previous issue date: 2018-08-06 / O conceito de redes definidas por software introduz uma solução que, por meio de uma arquitetura logicamente centralizada, apresenta potencial para aperfeiçoar o uso de recursos de rede. O crescente interesse na indústria vem levantando questões associadas, por exemplo, ao impacto do posicionamento de um ou mais controladores no desempenho da rede. Dentro deste contexto, este trabalho avalia o posicionamento do controlador a partir de medidas de desempenho individuais como latência, balanceamento de carga e taxa de transmissão. Considerando que o posicionamento de um conjunto de controladores dentro de uma dada topologia, de forma a satisfazer certas medidas de desempenho, constitui-se em um problema de otimização multiobjetivo, este trabalho também apresenta um estudo comparativo sobre a utilização das metaheurísticas Pareto Simulated Annealing (PSA) e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) como uma alternativa para prover uma boa relação entre precisão e tempo de processamento, resultando em menor utilização de recursos computacionais, com vantagem para o NSGA-II em termos de convergência e grau de exploração do espaço de busca. Tais características tornam viável a solução de problemas reais de posicionamento de controladores em redes SDN. / Software defined networking introduces a solution that, through a logically centralized architecture, has potential to improve the use of network resources. The growing interest of the industry has raised issues associated, for example, with the impact of one or more controllers’ position on network performance. In this context, this work presents an evaluation of the controller positioning from individual performance measures such as latency, load balancing and transmission rate. Considering that the positioning of a set of controllers within a given topology, in order to satisfy certain performance measures, constitutes a multiobjective optimization problem, this work also presents a solution based on Pareto Simulated Annealing (PSA) and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) metaheuristics for the SDN controllers positioning problem, including a comparative analysis between PSA and NSGA-II, with different network performance measures. The results yield good results for both techniques, in terms of accuracy and processing time, resulting in a lower utilization of computational resources, with an advantage to NSGA-II algorithm in terms of convergence and exploration degree of the search space. Such features make feasible the solution of real controller positioning problems in SDN networks.