Optimización multiobjetivo sobre redes ópticas en transmisión Multicast

La masificación del uso del internet por parte de empresas y personas naturales ha creado una amplia variedad de tráfico de contenido en la red. Adicionalmente, nuevos servicios sobre internet como vídeo por demanda, televisión, teleconferencias y telefonía, entre otras; requieren cada vez más recur...

Full description

Autores:
Coronell Camargo, Margarita Rosa
Tovar Garrido, Luis Carlos
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2006
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/3311
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/3311
Palabra clave:
Fuzzy logic
Multicasting (Computer Networks)
Genetic algorithms
Systems Engineering
Computer science
Investigations
Analysis
Optimization model
IP services
Lógica difusa
Multicasting (Redes de computadores)
Algoritmos genéticos
Ingeniería de sistemas
Ciencias computacionales
Investigaciones
Análisis
Internet
Servicios IP
Modelo de optimización
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:La masificación del uso del internet por parte de empresas y personas naturales ha creado una amplia variedad de tráfico de contenido en la red. Adicionalmente, nuevos servicios sobre internet como vídeo por demanda, televisión, teleconferencias y telefonía, entre otras; requieren cada vez más recursos. La segunda de la internet óptica (SGOI) representa una solución a los problemas de demanda de recursos de internet, así como una aproximación más eficiente para proporcionar servicios IP en la parte alta de la capa óptica mediante GMPLS. En la presente investigación se plantea y soluciona un modelo de optimización multiobjetivo (MOP) en donde se consideran las siguientes variables de decisión: atenuación en la fibra óptica, retardo extremo a extremo, el número de longitudes de onda utilizadas, número de saltos y ancho de banda. Dicho modelo fue planteado con la inclusión de lógica difusa para simular la incertidumbre o desconocimiento del modelador al plantearlo. De esta misma forma se desconfía de los resultados obtenidos.