Nueva Generación de Heurísticas para Redes de Fibra Óptica WDM (Wavelength Division Multiplexing) bajo Tráfico Dinamico

• Arturo B. Rodriguez ; Leonardo Ramírez López ; Jorge Chahuan ^[1]
  1. [1] Universidad de las Américas

     Universidad de las Américas

     México

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 26, Nº. 5, 2015, págs. 135-142
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • New Generation of Heuristics for Wavelength Division Multiplexing (WDM) Optical Fiber Networks under Dynamic Traffic
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• Resumen
  • español

    El presente artículo muestra una nueva heurística denominada Snake y sus posibilidades futuras para mejorar los indicadores de probabilidad de bloqueo y utilización de la red de transporte de datos. Para ello, se realizó la comparación de los algoritmos Recocido Simulado (Simulated Annealing), Algoritmos Genéticos, Búsqueda Tabú y el nuevo Algoritmo fueron simulados en la red óptica WDM NSFNET. Los resultados muestran un nuevo algoritmo que mejora la probabilidad de bloqueo pero no el indicador de utilización de la red. Los resultados muestran que hay un alto consumo de los recursos de red, lo que actúa negativamente para atender la demanda futura. Esto implica que hacen falta modificaciones para la mejora del proceso y que se deben desarrollar cambios en el algoritmo que permitan una mejora de ambos indicadores.

  • English

    This paper presents a new heuristic called Snake and future possibilities for improving the indicators of blocking probability and data transport networks utilization. For this, the algorithms of Simulated Annealing, Genetic Algorithms, Tabu Search Algorithm and the proposed Snake are simulated in the WDM optical network NSFNET. The results show the new algorithm improves the blocking probability but not the display network utilization. The results show that there is a high consumption of network resources which negatively acts to meet future demand. This implies that changes are needed to improve the process and that it is also necessary to develop the algorithms that allow an improvement in both indicators.