Planificador de celdas basado en redes neuronales para nodos ATM

El objetivo de este trabajo es proponer el uso de un algoritmo competitivo, basado en redes neuronales, para la planificación de celdas ATM. El desempeño de este algoritmo se presenta mediante una simulación por computador, en donde se demuestra que el algoritmo competitivo es más óptimo en caso de...

Full description

Autores:
Colmenares Pérez, Yahir Augusto
Leal Abril, Joaquín Enrique
Ramírez Díaz, Carlos Eduardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
1999
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/26942
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/26942
Palabra clave:
Systems engineer
Technological innovations
Asynchronous transfer
Neural networks
Competitive algorithm
Round-robin planner
Computer simulation
Electronic data processing
Artificial intelligence
Neural networks (Computer science)
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Simulación por computadores
Procesamiento electrónico de datos
Inteligencia artificial
Redes neuronales (Computadores)
Transferencia asíncrona
Redes neuronales
Algoritmo competitivo
Planificador round-robín
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:El objetivo de este trabajo es proponer el uso de un algoritmo competitivo, basado en redes neuronales, para la planificación de celdas ATM. El desempeño de este algoritmo se presenta mediante una simulación por computador, en donde se demuestra que el algoritmo competitivo es más óptimo en caso de tráfico por ráfaga, teniendo una menor tasa de pérdida de celdas que la disciplina clásica Round-Robín. Para el desarrollo de este proyecto, como primera medida, se construyó un modelo conceptual del problema, luego se tradujo al lenguaje de programación MATLAB dando como resultado unas instrucciones ejecutables. Una vez implementado el modelo en forma ejecutable, se determina que los resultados esperados hechos por la simulación, sean similares a los datos del sistema real. En conclusión, el planificador basado en redes neuronales tiene mejor desempeño que el planificador Round-Robín debido a que el planificador desarrollado en este proyecto tiene la capacidad de adaptarse a los diferentes tipos de tráfico, característica que no tiene Round-Robín, demostrando así la efectividad de este método de planificación.