Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/74105
Type: Artigo de Evento
Title: BRKGA com decodificadores mistos para o problema de roteamento e atribuição de comprimentos de onda
Other Titles: BRKGA with mixed decoders for the wavelength routing and assignment problem
Authors: Julliany Sales Brandão
Guilherme Leobas
Thiago Ferreira de Noronha
Celso da Cruz Carneiro Ribeiro
Abstract: Dado um conjunto de requisições de caminhos óticos, o problema de roteamento e atribuição de comprimentos de onda em redes óticas WDM consiste em rotear um subconjunto destas requisições e atribuir um comprimento de onda para cada um deles, de modo que dois caminhos óticos cujas rotas compartilham alguma fibra ótica usem comprimentos de onda diferentes. Existem diferentes variantes para este problema na literatura. O foco deste artigo é a variante que tem como objetivo maximizar o número de requisições aceitas dado um número limitado de comprimentos de onda. Este problema é conhecido como max-RWA. A proposta deste trabalho é desenvolver generalizações do algoritmo genético com chaves aleatórias tendenciosas da literatura (GAPath), utilizando decodificadores mistos. Experimentos computacionais mostram que as estratégias adotadas são promissoras e encontram soluções, em média, tão boas ou melhores que o GAPath para todos os conjuntos de instâncias testados.
Abstract: Given a set of lightpath requests, the problem of routing and wavelength assignment (RWA) in WDM optical networks consists in routing a subset of these requests and assigning a wavelength to each of them, such that two lightpaths that share a common link are assigned to different wavelengths. There are many variants of this problem in the literature. We focus in the variant in which the objective is to maximize the number of requests that may be accepted, given a limited set of available wavelengths. This problem is called max-RWA. The purpose of this paper is to develop generalizations of the biased random-key genetic algorithm (GAPath) described in the literature using mixed decoders. Computational experiments show that the strategies adopted are promising and find solutions, on average, as good or better than (GAPath) for all sets of instances tested.
Subject: Heurística
Algorítmos Genéticos
Sistemas de Transmissão de Dados
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/74105
Issue Date: 2016
metadata.dc.url.externa: http://www.din.uem.br/~ademir/sbpo/sbpo2016/pdf/156295.pdf
metadata.dc.relation.ispartof: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional
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