doctoralThesis
Projeto de redes ópticas de alta capacidade utilizando técnicas de otimização bioinspiradas
Registro en:
Augusto Ribeiro Chaves, Daniel; Ferreira Martins Filho, Joaquim. Projeto de redes ópticas de alta capacidade utilizando técnicas de otimização bioinspiradas. 2012. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2012.
Autor
CHAVES, Daniel Augusto Ribeiro
Institución
Resumen
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) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior