Tesis de maestría
Estudio de métodos de reducción de varianza para modelos de confiabilidad con restricciones de diámetro.
Fecha
2011Registro en:
Bertinat Tulipano, M. Estudio de métodos de reducción de varianza para modelos de confiabilidad con restricciones de diámetro [en línea] Tesis de maestría. Montevideo : Udelar. FI, 2011.
1688-2792
Autor
Bertinat Tulipano, María Elisa
Institución
Resumen
El desarrollo de la tecnología en el área de las comunicaciones ha derivado diversas líneas
de investigación. Entre ellas, la confiabilidad de la red, definida como la probabilidad de que
la red permanezca operativa ante fallas eventuales de sus componentes.
El cálculo exacto de la probabilidad de funcionamiento de una red vulnerable a fallas es un
problema combinatorio perteneciente a la clase NP-difícil. Usualmente se recurre a métodos
aproximados para su estimación.
El método de Reducción Recursiva de la Varianza (RVR) es una alternativa, que se caracteriza
por su bajo costo computacional, particularmente en redes donde la ocurrencia de fallas es un
evento raro (probabilidad de falla cercana a 0).
Esta tesis se basa en el método RVR aplicado al modelo de arista-confiabilidad diámetro acotada
(se asume falla solamente en los enlaces). Este modelo estudia la probabilidad de que la red
comunique un conjunto de nodos objetivo a través de caminos de largo acotado. Es el caso de
la comunicación por videoconferencia.
Se presenta el estado del arte de la medida de arista-confiabilidad clásica (sin restricciones
de diámetro) y su generalización, la arista-confiabilidad diámetro acotada.
Se desarrolla el análisis cuantitativo de la robustez del método RVR para estimar la aristaconfiabilidad
diámetro acotada en escenarios donde la ocurrencia de fallas es un evento raro.
Junto con las redes clásicas se incluye el estudio de la red de transporte de la empresa estatal
de telecomunicaciones ANTEL.
Los resultados indican que si bien el método RVR, en la versión implementada, tiene desempeño
computacional ampliamente satisfactorio, no es robusto en redes altamente confiables.