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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/15426 |
| Date | 21 July 2015 |
| Creators | ARAÚJO, Danilo Ricardo Barbosa de. |
| Contributors | BASTOS FILHO, Carmelo José Albanez, MARTINS FILHO, Joaquim Ferreira |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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