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
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description 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.
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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.Introducción 21 1. Marco teórico 24 1.1. Atm (modo de transferencia asíncrona) 24 1.1.1. Isdn de banda ancha atm 29 1.1.1.1. Modelo de referencia b-isdn atm 30 1.1.2. Circuito virtuales y conmutación de circuitos 34 1.1.3. Conmutadores atm 37 1.1.4. Categorías de servicios 41 1.1.5. Calidad de servicio 45 1.2. Redes neuronales 49 1.2.1. Antecedentes 49 1.2.2. Generalidades de las redes neuronales 52 1.2.2.1. Redes neuronales de tipo biológico 54 1.2.2.2. Redes neuronales para aplicaciones concretas 56 1.2.3. Taxonomía de las redes neuronales 57 1.2.3.1. Reglas de entrenamiento supervisado 60 1.2.3.2. Reglas de entrenamiento no supervisado 60 1.2.4. Funciones de base y activación 62 1.2.4.1. Función de base 62 1.2.4.2. Función de activación 63 1.2.5. Estructuras de las redes neuronales artificiales 64 1.2.5.1. Estructuras de conexión de atrás hacia adelante 64 1.2.6. Tamaño de las redes neuronales 66 1.2.7. Modelos no supervisados 66 1.2.7.1. Redes de aprendizaje competitivo 67 1.2.7.2. Modelo básico de aprendizaje 69 1.2.7.3. Reglas de entrenamiento basadas en pesos normalizados 70 1.2.8. Red de kohonen 71 1.2.9. Aplicaciones 74 1.3. Round robin 76 2. Planificación de celdas basado en redes neuronales 79 2.1. Descripción del modelo 79 2.2. Implementación del modelo 83 2.2.1. Matlab 83 3. Simulador de algoritmos de programación de celdas 86 3.1. Descripción 86 3.2. Resultados 91 4. Conclusiones 95 5. Recomendaciones 96 Bibliografía 97 Anexos 98PregradoThe objective of this work is to propose the use of a competitive algorithm based on neural networks for ATM cell planning. The performance of this algorithm is presented through a computer simulation, where it is shown that the competitive algorithm is more optimal in case of burst traffic, having a lower cell loss rate than the classic Round-Robin discipline. For the development of this project, as a first step, a conceptual model of the problem was built, then it was translated into the MATLAB programming language resulting in executable instructions. Once the model was implemented in executable form, it was determined that the expected results made by the simulation are similar to the data of the real system. In conclusion, the neural network-based planner has better performance than the Round-Robin planner because the planner developed in this project has the ability to adapt to different types of traffic, a characteristic that Round-Robin does not have, thus demonstrating the effectiveness of this planning method.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Planificador de celdas basado en redes neuronales para nodos ATMNeural network-based cell scheduler for ATM nodesIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de SistemasISI-1791info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsAsynchronous transferNeural networksCompetitive algorithmRound-robin plannerComputer simulationElectronic data processingArtificial intelligenceNeural networks (Computer science)Ingeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasSimulación por computadoresProcesamiento electrónico de datosInteligencia artificialRedes neuronales (Computadores)Transferencia asíncronaRedes neuronalesAlgoritmo competitivoPlanificador round-robínANDINA DE LA FUENTE, Diego. “Tutorial De Redes Nouronales”. Universidad Politécnica de Madrid-UPM, España, 1997. http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/anntutor.htmASHBY, W.R., “Design forthe brain”. John Willey & sons, New York, 1952. 750pFAUSETT, Laurence. "Fundamentáis Of Neural Networks: Archítectures, Algorithms, And Applications". Prentice Hall, Inc., 1994. 405p.GROSSBERG, S.,”How does a brain bulid a cognotive code?". Psychological Review, Vol 87, 1980. págs. 1-51.HAYKIN, Simón. "Neural Networks: A Comprehensive Foundation". Macmillan College Publishing Company, Inc., 1994. 679p.HEBB, D.O.. “The organization ofbehavior". John Willey & sons. New York, 1988. págs. 45-46.HOPFIELD, J.J., "Neural Networks and Physical system with Emergent Collective Computational Abilities”. Proceeding of the National Academy of Scientists, Vol 79, 1982. págs. 2554-2558.KRÓSE, Ben J.A. y VAN DER SMAGT, P. Patrick. “An Introduction To Neural Network". University Of Amsterdam, 1993. 243p.KUNG, S. Y.. "Digital Neural Networks". Prentice Hall, Inc., 1993. 843p.MC CULLOCH, W.S., y PITTS, W. "A logical calculus of the ¡deas imminent in nervious activity". Bulletin of mathemtical Biophysics, Vol 5, 1943. págs.115 -133.MINSKY, M.L., "Theory of Neural-Analog Reinforcement System and Its Applicatíons to the Brain-Model Problem". Ph.D. Thesis, Prínceton University, NJ. 1954.MINSKY, M.L. y PAPERT S. "Perceptrons".Cambridge”, MA:MITPress.1969.MONTBRUN, Oswaldo, y MONTBRUN, Andrés. “Matlab 5, The Lenguage Of Technical Computing". Automatización, C.A., Venezuela, 1997. http://www.eldish.net/hp/automat/MATLAB.HTMPARK, Young-Keun, y LEE, Gyungho. “NN Based ATM Cell Scheduling With Queue Length-Based Prioríty Scheme”. IEEE Jounal On Selected Áreas In Communications, Vol 15, No. 2, (Febrero 1997), págs. 261-270.RODRÍGUEZ, David. “Simulador de redes de colas: QSIM”. España. 1997 http://www.cps.unizar.es/~david23/publish/QNSim123/QNSimOverviewEsp.htmlROSENBLATT, F. "Principies of neurodynamics". Spartan Books. Washington,DC., 1962.RUMELHART D. E„ HINTON, G.E. y WIL.LIAMS R. J. publican "Learning internal representations by error propagatiorí' Nature (London), Ed. 323,1986. págs. 533- 536.STALLINGS, W. “Data Computer Communications”. 4th Ed, Macmillan, 1994.TANENBAUM, Andrew. “Networks Of Computer”. 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