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Genius: um escalonamento baseado em algoritmos genéticos para comutadores de alto desempenho

Um dos mais importantes elementos que compõem uma rede de telecomunicações é o roteador. Os roteadores modernos empregam sofisticados comutadores para a transmissão de pacotes. A arquitetura de comutadores com filas de entrada exige um processo de escalonamento que estabelece a transferência de pacotes das portas de entrada às portas de saída. O desempenho do sistema depende diretamente do algoritmo de escalonamento, considerando sua vazão e complexidade. Esta dissertação realiza o levantamento teórico dos algoritmos de escalonamento mais relevantes e propõe uma abordagem de escalonamento usando algoritmos genéticos. Um simulador baseado em eventos discretos foi desenvolvido para a realização de testes de desempenho dos escalonadores estudados. O algoritmo proposto, denominado GENIUS, apresentou desempenho relevante e baixa complexidade. / One of the most important components of network telecommunications is the router. Modern routers employ input-queued crossbar switches that require sophisticated scheduling techniques for packet transmission. The architecture of switches with input queues requires an scheduling process that establishes the transfer of packets from input to output ports. The performance of router depends of the scheduling algorithm, considering its throughput and complexity. In this work we survey the most relevant theoretical scheduling algorithms and propose a scheduling approach using genetic algorithms. We developed a simulator of discrete events for testing of schedulers performance. The proposed algorithm, called GENIUS, presents relevant performance and low complexity.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/719
Date18 October 2013
CreatorsHoffmann, José Ricardo
ContributorsWille, Emílio Carlos Gomes
PublisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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