Dissertação
Planning of survivable ultra-high bandwidth optical networks using deep learning techniques EVALUATED
Esta dissertação estuda o problema do encaminhamento e atribuição de comprimentos de onda (RWA) em redes óticas resilientes usando métodos heurísticos, e propõe um modelo de uma rede neural profunda (DNN) para estimar o número de comprimentos de onda considerando como entradas os parâmetros associados à topologia física das redes. Vários modelos de grafos para gerar redes aleatórias semelhantes a redes de transporte óticas foram estudados e comparados para identificar o modelo mais adequado para criar um grande conjunto de dados de redes sintéticas, para que o modelo DNN pudesse treinar e aprender. Os parâmetros da rede e o número de comprimentos de onda para o conjunto de dados foram calculados usando algoritmos heurísticos baseados em encaminhamento de caminho mais curto e na atribuição de comprimentos de onda por coloração de grafos. Além disso, duas equações de regressão foram derivadas para estimar o número de comprimentos de onda em redes com e sem proteção dedicada, com base na conectividade algébrica e no número de nós. Os resultados indicam que o modelo DNN consegue estimar com boa precisão o número de comprimentos de onda em poucos milissegundos, o que confirma que estes modelos são alternativas mais rápidas que os métodos heurísticos e podem ser úteis no planeamento de redes de transporte óticas resilientes.
novembro 28, 2024, 14:30
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores
Professor Auxiliar