Estrategias evolutivas para la adquisición de conocimiento en controladores borrosos temporales difuminados, aplicadas al encaminamiento adaptativo en redes de comunicaciones
- Autores: Manuel Ángel Gadeo Martos
- Directores de la Tesis: Juan Ramón Velasco Pérez (dir. tes.), Luis Magdalena Layos (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2009
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Daniel Meziat Luna (presid.), Sancho Salcedo Sanz (secret.), Joaquín Cañada Bago (voc.), Gregorio Fernández Fernández (voc.), Juan Botía Blaya (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: e_Buah
- Resumen
- español
En esta tesis se presenta una metodología para mejorar las prestaciones de los algoritmos de encaminamiento adaptativos. El procedimiento propuesto está basado en el empleo sistemas borroso-genéticos evolutivos aplicados al encaminamiento adaptativo distribuido, en redes de comunicaciones de conmutación de paquetes.
La metodología propuesta se puede descomponer en tres partes:
1. Desarrollo de los Controladores Borrosos Temporales Difuminados y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales Híbridos.
2. Desarrollo de los Algoritmos Genéticos “Dirigidos”.
3. Aplicación de los Sistemas Borroso-Genéticos Evolutivos al encaminamiento adaptativo distribuido en redes de conmutación de paquetes.
Tras la identificación de los problemas asociados al control con Controladores Borrosos Clásicos, Controladores Borrosos Temporales y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales, para solucionarlos, en este documento se propone el uso de Controladores Borrosos Temporales Difuminados y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales Híbridos, que incorporan el concepto de la Difuminación temporal. Para los últimos controladores se presentan las innovaciones introducidas en: representación del conocimiento, contenido en sus bases de reglas y de datos, así como su estrategia de razonamiento.
Tras la identificación de los problemas asociados al empleo de Algoritmos Genéticos aplicados a estos últimos controladores, para solucionarlos, en este documento se propone el uso de Algoritmo Genéticos “Dirigidos”, que generan una mejora en la “bondad” de la base de conocimiento obtenida, así como en la velocidad de aprendizaje. Esta mejora es debida a forzar la aparición de grupos útiles de reglas (temporales y no temporales) con el mismo antecedente, eliminando así la búsqueda aleatoria. Para este Algoritmo Genético se presenta sus novedades en: la estructura de las bases de conocimiento y la adquisición de conocimiento.
El empleo de una única métrica para el encaminamiento adaptativo en redes de comunicaciones, es insuficiente para reflejar el estado actual del enlace.
Para solucionar este problema se propone el uso de dos métricas: el retardo medio de los paquetes en el enlace y el jitter del retardo de los enlaces, medidas en los intervalos de muestreo previos, para obtener una métrica simple: la variable de salida de un Controlador Borroso. Los resultados experimentales muestran que la inclusión, en el proceso de encaminamiento, de Controladores Borrosos Temporales Difuminados y Controladores Borrosos basados en Reglas Temporales mejoran las prestaciones de la red. Esta mejora es debida a la obtención de valores de la métrica que se adaptan a diferentes circunstancias, para evitar la congestión de los enlaces y altas oscilaciones en el encaminamiento.
- English
In this thesis a methodology to improve the adaptive distributed routing performance is proposed. This procedure is based in the use of evolutionary genetic-fuzzy systems applied to the adaptive distributed routing, in packetswitched network communications.
This proposed methodology can be divided into three component parts:
1. Development of Faded Temporal Fuzzy Logic Controllers and Hybrid Fuzzy Temporal Rules-based Controllers.
2. Development of Genetic Algorithm “Heading”.
3. Application of Evolutionary Genetic Fuzzy Systems to the adaptive distributed routing in packet-switched networks.
After the identification of problems associated to the control with Fuzzy Logic Controllers, Temporal Fuzzy Logic Controllers and Fuzzy Temporal Rulesbased Controllers, to solve them, in this document, it is proposed the use of Faded Temporal Fuzzy Logic Controllers and Hybrid Fuzzy Temporal Rulesbased Controllers, which include the concept of temporal fading. For the last controllers, it is presented their news in: knowledge representation contained in the rules and knowledge bases and reasoning strategies.
After the identification of problems associated with the use of Genetic Algorithm applied over these latest controllers, to solve them, in this document, it is proposed the use of Genetic Algorithm “Heading”, which produce an improvement on the “fitness” of the knowledge base obtained, and on the learning speed. These improvements are ascribed to force the appearance of a useful group of rules (temporal and non temporal) with the same antecedent, so that it is eliminated the random search. For this Genetic Algorithm it is presented their news in: structure of knowledge basis and knowledge adquisition.
The use of a single metric for adaptive routing, in communication networks, is insufficient to reflect the actual state of the link. To solve this problem, it is proposed the use of two metric: the average link packets delay and the link packets jitter delay, measurements from the previous sampling intervals, to obtain a single metric: the output variable of a Fuzzy Logic Controller. The experimental results show that the insertion, in the routing process, of Evolutionary Temporal Fuzzy Logic Controllers or Hybrid Fuzzy Temporal Rules-based Controllers improve the network performance. This improvement, it is due to obtain metric values that are adapted to each different circumstances, to avoid the link congestion and high routing oscillation.
- español
