BRKGA com decodificadores mistos para o problema de roteamento e atribuição de comprimentos de onda
Carregando...
Data
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Artigo de evento
Título alternativo
BRKGA with mixed decoders for the wavelength routing and assignment problem
Primeiro orientador
Membros da banca
Resumo
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.
Assunto
Heurística, Algorítmos Genéticos, Sistemas de Transmissão de Dados
Palavras-chave
Heurística, Algorítmos Genéticos, Sistemas de Transmissão de Dados
Citação
Departamento
Curso
Endereço externo
http://www.din.uem.br/~ademir/sbpo/sbpo2016/pdf/156295.pdf