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...

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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

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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.Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey ITESMGLOSARIO XVII 1 INTRODUCCIÓN 1 1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1 1.2 OBJETIVOS 5 1.2.1 Objetivo General 5 1.2.2 Objetivos Específicos 5 1.3 CONTRIBUCIONES 6 1.4 ORGANIZACIÓN DEL DOCUMENTO 6 2 MARCO TEÓRICO 9 2.1 MULTICASTING 9 2.2 MULTIPROTOCOL LABEL SWITCHING (MPLS) 12 2.3 REDES ÓPTICAS 16 2.3.1 Wave Division Multiplexing (WDM) 16 2.3.2 Relación entre Redes Ópticas y la Operación de MPLS [BLA02] 18 2.4 GENEALIZED MULTIPROTOCOL LABEL SWITCHING (GMPLS) 19 2.4.1 Mapeo Entre Las Etiquetas MPLS Y La Longitud De Onda 19 2.4.2 Consideraciones De La Interrelación De Los Niveles 1 Y 2 En Redes GMPLS 21 3 ESTADO DEL ARTE 23 4 PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN MULTIOBJETIVO 28 4.1 MÉTODOS PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS MULTIOBJETIVO 29 4.1.1 Métodos Según el Tratamiento del Problema Multiobjetivo 30 4.1.2 Métodos Según las Interacciones 33 4.1.3 Clasificación Según los Métodos de Optimización 33 4.1.4 ¿Cuál método escoger para solucionar un problema multiobjetivo? 34 4.2 ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTIOBJETIVOS 37 4.3 ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTIOBJETIVOS EN AMBIENTES MULTICAST 39 4.3.1 NSGA2: Non dominated Sort Genetic Algorithm 2 40 4.3.2 cNSGA2: Controlled Non dominated Sort Genetic Algorithm 2 41 4.3.3 SPEA: Strength Pareto Evolutionary Algorithm 42 4.3.4 SPEA2: Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 43 4.3.5 Escogencia del Mejor Método en Ambiente Multicast 44 4.4 MÉTODOS BASADOS EN LÓGICA DIFUSA PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS MULTIOBJETIVOS 45 4.4.1 Método de Reardon 45 4.4.2 Método de Sakawa 47 5 FORMULACIÓN MATEMÁTICA DEL PROBLEMA 53 5.1 MODELO MATEMÁTICO 54 5.1.1 Longitudes de Onda 54 5.1.2 Atenuación 54 5.1.3 Retardo 55 5.1.4 Número de Saltos 57 5.1.5 Ancho de Banda 58 5.1.6 Modelo Matemático 59 5.2 MODELO DIFUSO 64 6 APLICACIÓN DEL ALGORITMO EVOLUTIVO SPEA2 PARA RESOLVER EL PROBLEMA 67 6.1 REPRESENTACIÓN DE LOS INDIVIDUOS 67 6.2 CRUZAMIENTO 67 6.3 MUTACIÓN 72 7 APLICACIÓN DEL SPEA2 DIFUSO (FSPEA2) PARA RESOLVER EL PROBLEMA 74 7.1 CÁLCULO DEL VALOR DE CERTIDUMBRE MÍNIMO () 74 7.2 FUNCIONES OBJETIVO 75 7.3 CÁLCULO DEL FITNESS 76 7.3.1 Función de Membresía 76 7.3.2 Cálculo de Strenght y RawFitness 76 7.3.3 Fitness 76 7.4 ANALISIS DE COMPLEJIDAD 77 8 ANALISIS COMPARATIVO 79 8.1 DISEÑO DEL EXPERIMENTO 79 8.1.1 Objetivo 80 8.1.2 Métricas a Analizar 80 8.1.3 Número de Repeticiones 82 8.1.4 Factores y Procedimientos 82 8.1.5 Recursos y Materiales Disponibles 92 8.2 COMPARACIÓN DE RESULTADOS 93 8.2.1 Diferencia normalizada de las medias de los valores extremos (DNME) 93 8.2.2 Generación de vectores no dominados (GVND) 95 8.2.3 Distancia Generacionales (DG) 99 8.2.4 Spacing (S) 102 8.2.5 Tiempo Computacional 105 8.2.6 Análisis de Correlación 106 8.2.7 Intervalo de Confianza 112 8.3 CASOS DE PRUEBA 115 8.3.1 Aumento en Cantidad de Generaciones 115 8.3.1.1 Diferencia normalizada de las medias de los valores extremos (DNME) 115 8.3.1.2 Generación de vectores no dominados (GVND) 116 8.3.1.3 Distancia Generacionales (DG) 116 8.3.1.4 Spacing (S) 117 8.3.1.5 Tiempo Computacional 117 8.3.2 Nivel de Certidumbre 118 8.3.2.1 Diferencia normalizada de las medias de los valores extremos (DNME) 118 8.3.2.2 Generación de vectores no dominados (GVND) 119 8.3.2.3 Distancia Generacionales (DG) 119 8.3.2.4 Spacing (S) 120 8.3.2.5 Tiempo Computacional 120 9 CONCLUSIÓN Y TRABAJOS FUTUROS 122 9.1 CONCLUSIÓN 122 9.2 TRABAJOS FUTUROS 123 BIBLIOGRAFÍA 125MaestríaThe mass use of the Internet by companies and individuals has created a wide variety of content traffic on the Internet. Additionally, new services over the Internet such as video on demand, television, teleconferences and telephony, among others; they require more and more resources. The second of the optical internet (SGOI) represents a solution to the problems of demand for internet resources, as well as a more efficient approach to provide IP services in the upper part of the optical layer through GMPLS. In the present investigation, a multiobjective optimization model (MOP) is proposed and solved where the following decision variables are considered: attenuation in the optical fiber, end-to-end delay, the number of wavelengths used, number of hops and width band. This model was proposed with the inclusion of fuzzy logic to simulate the uncertainty or ignorance of the modeler when raising it. In the same way, the results obtained are mistrusted.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaOptimización multiobjetivo sobre redes ópticas en transmisión MulticastMulti-objective optimization on optical networks in multicast transmissionMagíster en Ciencias ComputacionalesBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaMaestría en Ciencias Computacionalesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMFuzzy logicMulticasting (Computer Networks)Genetic algorithmsSystems EngineeringComputer scienceInvestigationsAnalysisOptimization modelIP servicesLógica difusaMulticasting (Redes de computadores)Algoritmos genéticosIngeniería de sistemasCiencias computacionalesInvestigacionesAnálisisInternetServicios IPModelo de optimizaciónCoronell Camargo, Margarita Rosa, Tovar Garrido, Luis Carlos (2006). Optimización multiobjetivo sobre redes ópticas en transmisión Multicast. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey ITESM[ASS03] ASSI, Chadi. Optical networking and real-time provisioning: An integrated vision for a next generation survivable optical Internet. (No publicado). The City University of New York. Junio 2003. En: Digital Dissertations[AWD01] AWDUCHE, Daniel; REKHTER, Yakov. MPS (Multiprotocol Lambda Switching): Combinando el Control de la Ingeniería de Tráfco de MPLS con los Conmutadores Ópticos. Trad. Antonio Salavert. IEEE Communications Magazine, Marzo 2001.[BAE00] BAEZA, Daniel Michael. Studies on modern telecommunications planning: Technoeconomical considerations and environmental issue. (No publicado). Florida Atlantic University. Diciembre 2000. En: Digital Dissertations.[BAN01] BANERJEE, Ayan; et. Al. 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Optimización multiobjetivo sobre redes ópticas en transmisión Multicast

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