Bioalgorithms for optical networks: New heuristic based on hyphae

• Arturo Rodriguez García ^[1] ; Renato Chavez Rosales ^[1] ; M. Angelica Ganga-Muñoz ^[1]
  1. [1] Universidad de Santiago de Chile

     Universidad de Santiago de Chile

     Santiago, Chile

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 29, Nº. 1, 2021, págs. 63-72
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Bioalgoritmos para redes ópticas: Nueva heurística basada en hifas
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• Resumen
  • español

    Las redes ópticas se han posicionado como redes de alta velocidad donde sus conmutadores deben responder a solicitudes a tasas que antes no ocurrían, esto determinó que el tráfico estático evolucionar a tráfico dinámico generó que el problema de enrutamiento y asignación de longitud onda no pueda ser resuelto con procesos de optimización, dando lugar a la aparición de los algoritmos heurísticos que siendo procesos iterativos no buscan optimizar y encontrar óptimos absolutos. Solo es necesario encontrar una buena solución y para el caso de las redes esto significa una buena ruta sin que esta sea la ruta óptima. Se han utilizado diferentes estrategias y algoritmos con muy buenos resultados y últimamente aparecieron los bioalgoritmos que permiten encontrar soluciones desde una perspectiva biológica tales como los algoritmos genéticos, bacterianos y en la presente investigación se propone un algoritmo basado en hifas fúngicas. A través de la simulación numérica se realizó la comparación de heurísticas similares, donde se obtuvo mejoras con la heurística propuesta para los indicadores en estudio. Los resultados son alentadores y desarrollan un desempeño que se destaca entre los bioalgoritmos.

  • English

    Optical networks have been positioned as high-speed networks whose switches must respond to requests at rates that did not occur before, determining that static traffic evolving into dynamic traffic caused the routing problem, and the wavelength assignment cannot be solved with optimization processes, giving rise to the appearance of heuristic algorithms which, because they are iterative processes, do not seek to optimize and find absolute optimums. It is only necessary to find a suitable solution, and in the case of networks this means a good route without it being the optimal route. Different strategies and algorithms have been used with outstanding results, and recently bioalgorithms have appeared that allow finding solutions from a biological perspective such as genetic and bacterial algorithms. In the present investigation, an algorithm based on fungal hyphae is proposed. The comparison of similar heuristics was performed through numerical simulation, where improvements were obtained with the proposed heuristic for the indicators under study. The results are encouraging and develop a performance that stands out among bioalgorithms.