Optimización del Algoritmo Genético para la Solución Integral de Enrutamiento en Redes Fotónicas
Este artículo busca una nueva forma de solucionar el problema de enrutamiento y asignación de longitud de onda en redes fotónicas (RWA - Routing Wavelength Assignement). Este problema ha sido resuelto dividiéndolo en 2 subproblemas, y aplicando diferentes algoritmos optimizadores, entre ellos se enc...
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Centro de Información Tecnológica
2010
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oai:scielo:S0718-076420100003000142010-06-30Optimización del Algoritmo Genético para la Solución Integral de Enrutamiento en Redes FotónicasRodríguez,Arturo BSaavedra,Fideromo red NSFNET algoritmos genéticos longitud de onda RWA Este artículo busca una nueva forma de solucionar el problema de enrutamiento y asignación de longitud de onda en redes fotónicas (RWA - Routing Wavelength Assignement). Este problema ha sido resuelto dividiéndolo en 2 subproblemas, y aplicando diferentes algoritmos optimizadores, entre ellos se encuentran los algoritmos genéticos, el mismo que se utiliza en esta investigación, sin embargo se ha propuesto la solución sin dividirlo, resolviéndolo de manera integral. La investigación analiza algunos parámetros de los algoritmos genéticos, y se optimizan para la posterior utilización en la resolución del problema RWA. Para ello, se realizaron simulaciones en escenarios de tráfico dinámico en la red NSFNET. Se logró determinar la posición de la reproducción, el tamaño de reproducción y la mortandad, que optimizan el algoritmo, en este trabajo no se utilizó mutación, debido a su poca relevancia en mejorar el algoritmo.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.21 n.3 20102010-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642010000300014es10.4067/S0718-07642010000300014 |
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Este artículo busca una nueva forma de solucionar el problema de enrutamiento y asignación de longitud de onda en redes fotónicas (RWA - Routing Wavelength Assignement). Este problema ha sido resuelto dividiéndolo en 2 subproblemas, y aplicando diferentes algoritmos optimizadores, entre ellos se encuentran los algoritmos genéticos, el mismo que se utiliza en esta investigación, sin embargo se ha propuesto la solución sin dividirlo, resolviéndolo de manera integral. La investigación analiza algunos parámetros de los algoritmos genéticos, y se optimizan para la posterior utilización en la resolución del problema RWA. Para ello, se realizaron simulaciones en escenarios de tráfico dinámico en la red NSFNET. Se logró determinar la posición de la reproducción, el tamaño de reproducción y la mortandad, que optimizan el algoritmo, en este trabajo no se utilizó mutación, debido a su poca relevancia en mejorar el algoritmo. |
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