Algoritmos evolutivos many objectives aplicados ao problema de roteamento Multicast com qualidade de serviço
Em redes de computadores, para garantir que seja obtido um nível adequado de comunicação fim-a-fim, é importante garantir um roteamento com Qualidade de Serviço (QoS). O problema de roteamento com QoS envolve múltiplos objetivos a serem otimizados ou atendidos simultaneamente. Quando esse roteamento...
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Universidade Federal de Uberlândia
2017
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ndltd-IBICT-urn-repox.ist.utl.pt-RI_UFU-oai-repositorio.ufu.br-123456789-180932018-05-23T23:47:05Z Algoritmos evolutivos many objectives aplicados ao problema de roteamento Multicast com qualidade de serviço Lafetá, Thiago Fialho de Queiroz Brasil, Christiane Regina Soares Oliveira, Gina Maira Barbosa de Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo Rosa, Pedro Frosi CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Computação Algoritmos genéticos Roteamento (Administração de redes de computadores) Qualidade de serviços (Redes de computadores) Algoritmos genéticos multiobjectivos Roteamento multicast Qualidade de serviço Algoritmos evolutivos Multiobjetivos genetic algorithms Multicast routing Quality of service Evolutionary algorithms Em redes de computadores, para garantir que seja obtido um nível adequado de comunicação fim-a-fim, é importante garantir um roteamento com Qualidade de Serviço (QoS). O problema de roteamento com QoS envolve múltiplos objetivos a serem otimizados ou atendidos simultaneamente. Quando esse roteamento é do tipo multicast, que envolve vários destinatários, a complexidade do problema é ainda maior. Trabalhos anteriores investigam o uso de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos (AEMO) no problema de roteamento multicast com QoS. É sabido que quanto maior é o número de objetivos a serem otimizados, mais complexo se torna o problema multiobjetivo e mais difícil se torna a convergência de AEMOs tradicionais. Por isso, é proposto o uso de um método evolutivo many objective: o AEMMT (Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Muitas Tabelas). O AEMMT foi especialmente desenvolvido para problemas com um número maior de objetivos e espera-se que ele se comporte mais adequadamente com o aumento do número de objetivos no roteamento multicast com QoS. Com o intuito de forti car a convergência este trabalho propõe um novo many objective baseado nas estratégias do AEMMT, nomeado AEMMD. In computer networks, to ensure that an adequate level of communication end-to-end is achieved, it is important to ensure a routing with quality of service (QoS). The routing problem with QoS involves multiple objectives to be optimized or serviced simultaneously. When this multicast routing is the kind which involves multiple recipients, the complexity of the problem is even greater. Previous studies investigating the use of evolutionary algorithms Multiobjetivos (AEMO) in multicast routing problem with QoS. It is known that the greater the number of objects to be optimized, the more complex becomes the multiobjective and more difficult problem becomes convergence AEMOs Traditional. Therefore, the use of an evolutionary method many objective is proposed: the AEMMT (Evolutionary Algorithm with Multiobjective Many tables). The AEMMT was specially developed for problems with a large number of objectives and expected it to behave more appropriately with the increasing number of objectives in the multicast routing with QoS. In order to strengthen the convergence this paper proposes a new many objective based on the strategies of AEMMT appointed AEMMD. Dissertação (Mestrado) 2017-03-02T17:53:58Z 2017-03-02T17:53:58Z 2016-02-17 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis LAFETÁ, Thiago Fialho de Queiroz. Algoritmos evolutivos many objectives aplicados ao problema de roteamento Multicast com qualidade de serviço. 2016. 146 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/18093 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Uberlândia Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação Brasil reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia instacron:UFU |
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Em redes de computadores, para garantir que seja obtido um nível adequado de comunicação fim-a-fim, é importante garantir um roteamento com Qualidade de Serviço (QoS). O problema de roteamento com QoS envolve múltiplos objetivos a serem otimizados ou atendidos simultaneamente. Quando esse roteamento é do tipo multicast, que envolve vários destinatários, a complexidade do problema é ainda maior. Trabalhos anteriores investigam o uso de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos (AEMO) no problema de roteamento multicast com QoS. É sabido que quanto maior é o número de objetivos a serem otimizados, mais complexo se torna o problema multiobjetivo e mais difícil se torna a convergência de AEMOs tradicionais. Por isso, é proposto o uso de um método evolutivo many objective: o AEMMT (Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Muitas Tabelas). O AEMMT foi especialmente desenvolvido para problemas com um número maior de objetivos e espera-se que ele se comporte mais adequadamente com o aumento do número de objetivos no roteamento multicast com QoS. Com o intuito de forti car a convergência este trabalho propõe um novo many objective baseado nas estratégias do AEMMT, nomeado AEMMD. === In computer networks, to ensure that an adequate level of communication end-to-end is achieved, it is important to ensure a routing with quality of service (QoS). The routing problem with QoS involves multiple objectives to be optimized or serviced simultaneously. When this multicast routing is the kind which involves multiple recipients, the complexity of the problem is even greater. Previous studies investigating the use of evolutionary algorithms Multiobjetivos (AEMO) in multicast routing problem with QoS. It is known that the
greater the number of objects to be optimized, the more complex becomes the multiobjective and more difficult problem becomes convergence AEMOs Traditional. Therefore, the use of an evolutionary method many objective is proposed: the AEMMT (Evolutionary Algorithm with Multiobjective Many tables). The AEMMT was specially developed for problems with a large number of objectives and expected it to behave more appropriately with the increasing number of objectives in the multicast routing with QoS. In order to strengthen the convergence this paper proposes a new many objective based on the strategies of AEMMT
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