Resource Location Mechanisms for Complex Networks Based on Random Walks

• Autores: Víctor Manuel López Millán
• Directores de la Tesis: Luis López Fernández (dir. tes.), Antonio Fernández Anta (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Rey Juan Carlos ( España ) en 2014
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Ángel Sánchez Sánchez (presid.), Pedro de las Heras Quirós (secret.), Luis Rodero Merino (voc.), José Fernando Ferreira Mendes (voc.), Vicente Cholvi Juan (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Logicales de ordenadores
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de las telecomunicaciones
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
• Resumen

  • Los caminos aleatorios han demostrado ser útiles en diversas aplicaciones en redes. Por ejemplo, pueden utilizarse para buscar recursos en redes complejas. En esta tesis, consideramos redes construidas aleatoriamente y con topología desconocida, siendo adecuado el uso de caminos aleatorios. Sin embargo, las longitudes de las búsquedas que usan caminos aleatorios pueden ser muy grandes, por lo que se han diseñado variantes en busca de un compromiso entre rendimiento y coste. Un camino aleatorio self-avoiding, por ejemplo, intenta no revisitar nodos, cubriendo la red más rápidamente. Su rendimiento en la búsqueda de recursos se ha analizado de forma esencialmente experimental, que un estudio analítico estricto es difícil, debido a que no es un proceso estocástico de Markov como los caminos aleatorios normales. En esta tesis, proponemos un modelo analítico que permite estimar la longitud esperada de las búsquedas que utilizan caminos self-avoiding en redes con multiplicidad de recursos. El modelo incluye la posible existencia de replicación de recursos a un salto (es decir, los nodos conocen los recursos de sus vecinos). Para reducir aún más las longitudes de las búsquedas, proponemos un mecanismo de construcción de caminos aleatorios que conecta entre sí caminos aleatorios parciales previamente realizados en cada nodo. Los recursos encontrados en cada camino se registran para que las búsquedas puedan saltar sobre caminos que no poseen el recurso. Asumimos que el almacenamiento de los recursos puede ser excesivo, por lo que se utilizan estructuras de datos probabilísticas compactas, como por ejemplo filtros de Bloom, con el coste de introducir falsos positivos. Este mecanismo puede ser aplicado a redes con recursos estáticos o dinámicos. En este último caso, la información registrada sobre los recursos se deteriora con el paso del tiempo. Diferentes procedimientos de selección de un camino parcial en un nodo dan lugar a distintas variantes de este mecanismo. Además, los caminos parciales pueden ser caminos aleatorios normales o caminos self-avoiding. Para todos estos mecanismos de búsqueda, proporcionamos modelos analíticos que predicen la longitud esperada de la búsqueda y otras magnitudes de los mecanismos resultantes. Se utilizan experimentos de simulación en distintos tipos de redes caracterizadas por su tamaño y distribución de grado para validar estas predicciones y para comparar estas técnicas con los caminos aleatorios normales. Los experimentos muestran grandes reducciones de la longitud esperada de las búsquedas, incluso en presencia de una alta volatilidad de recursos.