Algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas de próxima geração (2015)
- Authors:
- Autor USP: TRONCO, TANIA REGINA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: COMUNICAÇÃO ÓPTICA; ALGORITMOS; TOMADA DE DECISÃO
- Language: Português
- Abstract: As redes ópticas têm evoluído de forma contínua dentro de um paradigma de aumento das taxas de transmissão e extensão dos enlaces, devido à demanda crescente de banda em função do crescimento do tráfego da Internet. Além disso, atualmente, diversas propostas vêm sendo implementadas visando torná-las mais dinâmicas e flexíveis. Uma destas propostas que atualmente está no âmbito de pesquisa e desenvolvimento refere-se às redes ópticas definidas por software (Software Defined Optical Network, SDON). Nas SDONs, o plano de controle é desacoplado do plano de encaminhamento de dados possibilitando que controladores remotos configurem em tempo real diversos parâmetros dos canais ópticos, tais como a taxa de transmissão, o formato de modulação, a largura do espectro, entre outros. Nestas redes, o sistema de controle torna-se bastante complexo, uma vez que diversos parâmetros têm que ser ajustados de forma dinâmica e autônoma, ou seja, com a mínima intervenção humana. O emprego de técnicas de inteligência computacional em tal controle possibilita a configuração autônoma dos parâmetros dos equipamentos com base em dados coletados por monitores de rede e o aprendizado, a partir de eventos passados, visando a otimização do desempenho da rede. Esta arquitetura de controle constitui um novo paradigma na evolução das redes ópticas, as denominadas Redes Ópticas Cognitivas. A escolha de uma técnica de inteligência computacional adequada para tomada de decisão em redes ópticas é importante para se obter vantagens no uso da cognição. Esta técnica deve possibilitar o aprendizado e ainda minimizar a complexidade computacional, uma vez que a configuração dos parâmetros da rede deve ocorrer em tempo real. Neste contexto, esta tese investiga o uso do algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM) para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas flexíveis de próxima geração.FCM possibilita a geração automática de regras com base na experiência adquirida no meio de operação (aprendizado) e a tomada de decisão a partir destas regras. Uma comparação de desempenho entre os algoritmos FCM e CBR (Case-Based Reasoning) é apresentada. O algoritmo CBR foi escolhido para esta comparação devido a ter sido utilizado recentemente, com sucesso, em redes ópticas cognitivas. Por fim, um conceito de rede óptica cognitiva é apresentado
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2015
- Data da defesa: 31.08.2015
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ABNT
TRONCO, Tania Regina. Algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas de próxima geração. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-21122015-091341/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Tronco, T. R. (2015). Algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas de próxima geração (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-21122015-091341/ -
NLM
Tronco TR. Algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas de próxima geração [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-21122015-091341/ -
Vancouver
Tronco TR. Algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas de próxima geração [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-21122015-091341/
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