| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 3.11 MB | Adobe PDF |
Advisor(s)
Abstract(s)
Nas redes óticas, a força de um sinal ótico deteriora-se à medida que fica mais longe da fonte, devido a deficiências de transmissão na fibra. Ou seja, a distância a que um sinal ótico pode ser enviado sem perder ou deteriorar a informação é limitada. É por isso necessário regenerar os sinais periodicamente, utilizando regeneradores. Dada uma rede ótica, o problema da localização de regeneradores procura que o subconjunto de regeneradores seja instalado a um custo mínimo, de modo a que cada par de nós possa comunicar entre si. Neste artigo são aplicados algoritmos baseadosna natureza para resolver este problema. Foram testadas 480instâncias diferentes para cada um dos algoritmos e os resultados comprovam a sua eficiência em termos de tempo e qualidade das soluções.
In optical networks, the signal strength deteriorates as it gets further away from its source. This happens due to deficiencies in the fiber (attenuation, dispersion, conversion). Therefore, we can say that the distance a signal can travel withoutlosing or corrupting information is limited. It is necessary toregenerate the signals periodically using regenerators. Given an optical network, the regenerator location problem tries to install a subset of regenerators with the minimum possible cost, in a way that each pair of nodes can communicate with each other. In this paper bio-inspired algorithms are used to solve this problem.Results obtained using 480 different instances prove their efficiency in solving the regenerator location problem.
In optical networks, the signal strength deteriorates as it gets further away from its source. This happens due to deficiencies in the fiber (attenuation, dispersion, conversion). Therefore, we can say that the distance a signal can travel withoutlosing or corrupting information is limited. It is necessary toregenerate the signals periodically using regenerators. Given an optical network, the regenerator location problem tries to install a subset of regenerators with the minimum possible cost, in a way that each pair of nodes can communicate with each other. In this paper bio-inspired algorithms are used to solve this problem.Results obtained using 480 different instances prove their efficiency in solving the regenerator location problem.
Description
Keywords
Algorimos Evolutivos Otimização Problema de Localização de Regeneradores Rede de Computadores. Evolutionary Algorithms Optimisation Regenerator Location Problem Computer Networks
Pedagogical Context
Citation
Ferreira, P. Pessoa, R., Bernardino, A., Bernardino, E. & Piedade, B. (2019). Solving the Regenerator Location Problem using bioinspired algorithms.14th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), Coimbra, Portugal pp. 1-6. doi: 10.23919/CISTI.2019.8760761.
Publisher
IEEE Canada
