Estimação de matrizes de tráfego origem-destino utilizando algoritmo genético
Autor(es):
Ribeiro, Fabiano Carneiro
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2009
Resumo:
Matrizes de tráfego (MT) contêm informações a respeito do fluxo de tráfego entre todos os possíveis pares de nós em uma rede. E uma preocupação determinar qual a melhor maneira para transmissão de dados que atenda mais prontamente requisitos de desempenho nas aplicações, o que é visto como um grande desafio aos engenheiros de tráfego. Nas últimas décadas, tem-se observado uma considerável parcela de pesquisas em estimação de matriz de tráfego no contexto da Internet, redes de transporte e redes de telecomunicações. Mas essa medição de dados sobre fluxos em redes de comunicação pode gerar um alto custo de coleta e computacional. Em função disso, torna-se necessário o uso de técnicas de estimação baseadas em informações parciais. Os métodos de estimação existentes não resolvem satisfatoriamente o problema da estimação de MT por se tratar de um problema complexo. Esta dissertação considera deficiências de vários desses métodos e propõe uma nova abordagem utilizando algoritmos genéticos que combinam os conceitos de adaptação seletiva e sobrevivência dos indivíduos mais capazes. Foram realizados experimentos com dados sintéticos e dados reais. Outra contribuição esperada da dissertação é a criação de um método de inicialização para geração de uma população inicial que se mostre eficiente na redução do tempo computacional e do erro médio de estimação. Palavras-chave: Estimação. Matriz de tráfego. Algoritmo Genético.
Abstract:
Traffic Matrix (TM) has information about the traffic flow between all possible pairs of nodes in a network. It’s a concern to determine how best to transmit data more readily meet the performance requirements in applications, which is seen as challenge to traffic engineers. In recent decades, there has been a considerable portion of research on traffic matrix estimation in the context of Internet, transmission and telecommunications networks. But this measurement data on flows in networks can generate a high cost of collecting and computing. As a result, it becomes necessary to use estimation techniques based on partial information. The existing estimation methods don't solve satisfactorily the problem of estimating the MT because it is a complex problem. This dissertation considers shortcomings of several of these methods and proposes a new approach using genetic algorithms that combine the concepts of selective adaptation and survival of the most capable individuals. Experiments were carried out with synthetic and real data. Another contribution of this work is expected to create a boot method for generating an initial population that proves effective in reducing the computational time and average error of estimation. Key-words: Estimation. Traffic Matrix. Genetic Algorithm.
Tipo do Trabalho:
Dissertação
Referência:
Ribeiro, Fabiano Carneiro. Estimação de matrizes de tráfego origem-destino utilizando algoritmo genético. 2009. 78 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2009) - Universidade Estadual do Ceará, , 2009. Disponível em: Acesso em: 21 de maio de 2024
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