Metaheurísticas multiobjetivo y computación paralela para optimizar redes ópticas WDM

• Autores: Álvaro Rubio Largo
• Directores de la Tesis: Miguel Ángel Vega Rodríguez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Extremadura ( España ) en 2013
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 284
• Tribunal Calificador de la Tesis: Óscar Cordón García (presid.), José María Granado Criado (secret.), Qingfu Zhang (voc.), Inés María Galván León (voc.), Juan Antonio Gómez Pulido (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Heurística
      • Informática
  • Física
    • Óptica
      • Fibras ópticas
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Dehesa
• Resumen
  • español

    En las últimas décadas, el número de usuarios que utilizan Internet ha crecido de manera exponencial. Sin embargo, el ancho de banda de las redes de datos actuales no es suficiente para hacer frente a este enorme crecimiento, surgiendo así la necesidad de utilizar fibra óptica, debido a su enorme ancho de banda (50Tbps). La tecnología con más futuro para explotar el ancho de banda de estas redes ópticas está basada en multiplexación por división de longitud de onda (WDM). El objetivo principal de la tecnología WDM es introducir concurrencia en las transmisiones de datos, dividiendo cada enlace óptico en diferentes canales o longitudes de onda (Gbps). Sin embargo, cuando es necesario establecer un conjunto de demandas, aparece un problema de Enrutamiento y Asignación de Longitud de Onda (RWA). Desgraciadamente, la mayor parte de aplicaciones y dispositivos están limitados por la velocidad de procesamiento (unos pocos Mbps). Dado que el ancho de banda de un canal es de Gbps, se produce un desperdicio de ancho de banda al establecer estas demandas de baja velocidad. Afortunadamente, es posible multiplexar varias demandas de baja velocidad sobre un mismo canal, dando lugar a un problema conocido como Traffic Grooming. En definitiva, con el fin de optimizar el rendimiento de las redes ópticas, en esta Tesis proponemos utilizar optimización multiobjetivo, algoritmos evolutivos y paralelismo, para resolver estos dos problemas reales (RWA y Traffic Grooming). Como veremos, diversas metaheurísticas multiobjetivo han sido implementadas, analizadas y comparadas para resolver estos dos problemas de red. Además, también se han obtenido resultados y conclusiones importantes desde el punto de vista de la computación paralela.

  • English

    Nowadays, the number of users that use the Internet has risen exponentially. However, our current data networks are not able to support this exponential growth due to their bandwidth is not enough. In this way, due to the huge bandwidth of optical fiber (50Tbps), the use of these data networks is a suitable option for dealing with this drawback. In this way, the most promising technology for exploiting the huge bandwidth of these data networks is based on Wavelength Division Multiplexing (WDM). This technology multiplies the available capacity of an optical fiber link by adding new channels, each channel on a new wavelength of light (Gbps). In WDM networks, a problem comes up when it is necessary to interconnect a set of connection requests. This problem is known in the literature as the Routing and Wavelength Assignment problem (RWA). Unfortunately, the majority of current devices or applications are constrained by their processing speed (a few Mbps), which is translated into a waste of bandwidth. This drawback is efficiently solved by grooming several low-speed connection demands (Mbps) onto high-speed wavelength channels (Gbps). This problem is known as the Traffic Grooming problem